Advantage Actor-Critic
Actor-Critic 방법은 정책과 가치 함수의 결합을 통해 효율적인 학습을 가능하게 해요. 이 방식은 상태-가치 함수와 행동-가치 함수의 이점을 모두 활용해요. 결과적으로 더 빠른 수렴과 안정성을 제공해요.
Actor-Critic Methods
배우-비평가 방법
1개 레벨
이 방법은 정책 함수와 가치 함수 두 가지를 동시에 학습해요. 에이전트는 정책에 따라 행동을 선택하고, 발생한 보상으로 가치 함수를 업데이트해요. 이러한 방식으로 더 효율적인 학습이 가능해요.
배우-비평가 방법 스킬 여정을 시작하세요
1개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
1 레벨 로드맵
단계별 역량 인증
학습 로드맵
1개 레벨
전체 1
하위주제 (2)
Trust Region Policy Optimization
이 방법은 강화 학습에서 정책을 안정적으로 업데이트하는 기법이에요. 주어진 신뢰 구역 내에서 정책을 개선함으로써 학습 효율성을 높이는 데 초점을 맞추고 있어요. 이를 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있어요.