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강화 학습: Deep Q-Networks (DQN) 기본 이해

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 정책을 배우는 머신 러닝의 한 분야입니다. Deep Q-Networks (DQN)는 이러한 강화 학습의 핵심 알고리즘 중 하나로, 딥 러닝의 강력한 기능을 활용하여 복잡한 환경에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 이 글에서는 DQN의 기본적인 개념과 작동 원리에 대해 자세히 알아보겠습니다.🌱 1. Q-러닝 (Q-Learning) 복습 (Review of Q-Learning)Q-러닝은 강화 학습의 기본적인 알고리즘 중 하나로, Q-테이블을 사용하여 학습합니다. Q-테이블은 각 상태(state)와 행동(action)의 조합에 대한 Q-값(Q-value)을 저장합니다. Q-값은 특정 상태에서 특정 행동을 취했을 때 얻을 수 있는 예..
강화학습 2025. 4. 5. 12:46
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