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강화학습: 메모리 증강 강화 학습 에이전트

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 방법을 배우는 머신 러닝 패러다임입니다. 최근에는 복잡한 문제 해결 능력을 향상시키기 위해 메모리를 활용하는 강화 학습 에이전트 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 메모리 증강 강화 학습 에이전트는 이전 경험을 기억하고 이를 바탕으로 현재의 결정을 내립니다. 이 글에서는 메모리 증강 강화 학습 에이전트의 기본적인 개념, 작동 방식, 그리고 관련 기술들을 자세히 살펴보겠습니다.🧠 메모리 증강 강화 학습의 필요성 (Need for Memory-Augmented Reinforcement Learning)기존의 강화 학습 에이전트는 주로 현재 상태 (current state) 에만 의존하여 결정을..
강화학습 2025. 4. 6. 23:41
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