정책네트워크2 강화 학습 정책 네트워크 설계 방법과 구현 노하우 총정리 강화 학습(리인포스먼트 러닝, RL)은 인공지능(AI) 및 기계 학습 분야에서 매우 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다. 특히, 정책 네트워크(Policy Network)는 에이전트가 최적의 행동을 선택할 수 있도록 하는 핵심 구성 요소로, 그 설계 방법에 따라 학습 효율과 성능이 크게 달라집니다. 정책 네트워크는 단순한 신경망 설계와는 다르며, 상태(state)와 행동(action) 사이의 관계를 학습하기 때문에 특화된 설계 전략이 필요합니다.이번 글에서는 강화 학습에서의 정책 네트워크의 역할과 설계 방법에 대해 깊이 있게 다룰 것입니다. 구체적인 구현 방안과 더불어, 각 설계 단계에서 반드시 고려해야 할 사항들, 사용되는 주요 알고리즘, 최적화 전략까지 폭넓게 설명할 예정입니다. 이 글을 끝까지 읽으면.. 2025. 1. 6. 강화 학습 정책 네트워크 이해와 활용 방법 강화 학습 정책 네트워크 이해와 활용 방법정책 네트워크의 개념과 역할강화 학습에서 정책(policy)은 에이전트가 주어진 상태에서 어떤 행동을 선택해야 할지를 결정하는 행동 지침 역할을 수행합니다. 이때 정책 네트워크는 이러한 정책을 신경망을 통해 구현한 모델로, 주어진 상태(state)를 입력으로 받아 최적의 행동(action)을 산출하는 함수입니다. 기존의 강화 학습 방법에서는 테이블 기반의 단순한 정책을 사용했지만, 정책 네트워크는 고차원 데이터도 직접 처리할 수 있어 복잡한 환경에서도 효과적으로 동작합니다. 예를 들어, 이미지나 여러 센서 값을 상태로 사용해야 할 때, 정책 네트워크는 이러한 데이터를 분석하여 적절한 행동을 결정합니다. 정책 네트워크는 확률적 정책(Stochastic Policy.. 2024. 10. 21. 이전 1 다음