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강의 7 정책 기울기(Policy Gradient) - Zhihu(zhihu.com)
강화 학습에서 정책 기울기의 상태
Policy Gradient 방법은 강화 학습에서 중요한 역할을 합니다. 에이전트의 학습 및 의사 결정 프로세스를 실현하기 위해 정책 기능을 직접 최적화하는 데 사용되는 기울기 최적화를 기반으로 하는 일종의 정책 검색 알고리즘입니다.
전략 기울기 방법의 상태와 중요성은 주로 다음 측면에 반영됩니다.
정책을 직접 최적화: 기존의 가치 함수 방법(예: Q-러닝)과 달리 정책 기울기 방법은 간접적으로 가치 함수를 추정하여 정책을 도출하는 대신 정책 함수를 직접 최적화합니다. 정책을 직접 최적화하는 이 방법은 연속 작업 공간 및 고차원 상태 공간의 문제를 처리하는 데 더 유연할 수 있습니다.
연속 행동 공간을 처리할 수 있음: 정책 기울기 방법은 연속 행동 공간을 처리하는 데 이점이 있습니다. 지속적인 작업 출력을 생성하기 위해 정책 기능을 매개변수화하여 그래디언트 방법을 사용하여 매개변수를 직접 최적화할 수 있습니다.
고차원 상태 공간에 적용 가능: 정책 기울기 방법은 고차원 상태 공간의 문제도 처리할 수 있습니다. 정책 기능과 신경망을 결합하여 복잡한 상태를 비선형으로 매핑하여 고차원 상태 공간에서 에이전트의 학습 및 의사 결정을 실현할 수 있습니다.
다양한 정책 표현 지원: 정책 기울기 방법은 다양한 유형의 정책 표현을 유연하게 처리할 수 있습니다. 다른 매개 변수 전략 함수를 선택하여 가우시안 전략, 이항 전략, 혼합 전략 등과 같은 다양한 전략 표현을 실현할 수 있습니다.
강화 신호의 직접 활용: 정책 기울기 방법은 최적화를 위해 강화 신호를 직접 활용하므로 희박하고 지연된 보상을 모두 효과적으로 처리할 수 있습니다. 궤적을 샘플링하고 보상의 기울기를 계산하여 더 나은 학습으로 이어지는 정책을 업데이트할 수 있습니다.
요약하면 정책 기울기 방법은 강화 학습에서 매우 중요한 역할을 합니다. 정책 기능을 직접 최적화하여 지속적인 행동 공간과 고차원 상태 공간의 문제에 적응함과 동시에 다양한 정책 표현을 지원하고 최적화를 위해 강화 신호를 직접 사용할 수 있으므로 효과적인 방법과 솔루션을 제공합니다. 복잡한 강화 학습 작업 도구.