보안세상

Policy Gradient(정책 그래디언트)는 강화학습에서 정책(액션을 결정하는 함수)을 학습하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 강화학습에서 가장 중요하고 강력한 기법 중 하나로, 실제로 딥러닝을 활용한 강화학습에서 많이 사용되고 있습니다. Policy Gradient는 보통 REINFORCE 알고리즘이라고도 불립니다. 이 알고리즘의 핵심 개념은 보상을 최대화하는 방향으로 정책의 파라미터를 조정하는 것입니다. 목표는 정책의 파라미터를 조정하여 기대값이 높은 보상을 얻을 수 있는 최적의 정책을 찾는 것입니다. 주요 특징과 장점: 확률적인 정책 학습: Policy Gradient는 주어진 상태에서 각 액션을 취할 확률을 파라미터화하여 학습합니다. 이러한 접근 방식은 환경의 불확실성을 처리하는데 유리하며, ..

강화학습의 Proximal Policy Optimization (PPO) 알고리즘은 강화학습 분야에서 매우 인기 있는 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 OpenAI에서 2017년에 소개되었으며, 안정성과 샘플 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줘서 널리 사용되고 있습니다. 이 글에서는 PPO 알고리즘의 개요와 특징, 그리고 구현 방법에 대해 알아보겠습니다. PPO 알고리즘이란? PPO 알고리즘은 Proximal Policy Optimization의 약어로, TRPO(Trust Region Policy Optimization) 알고리즘의 발전된 형태입니다. TRPO의 단점을 극복하고 보다 안정적인 학습을 가능하게 만든 알고리즘으로, 샘플 효율성과 안정성 측면에서 뛰어난 성능을 보입니다. PPO알고리즘..