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, ..