이 논문은 강화학습에서 정책 경사 기법을 사용하여 최적의 결정론적 정책을 학습하는 방법에 대해 다룬다.
주요 내용은 다음과 같다:
확률적 정책을 학습하고 이를 바탕으로 결정론적 정책을 구현하는 실제 관행을 모델링하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
약 경사 우세 가정 하에서 행동 기반 및 매개변수 기반 탐색 기법을 통해 최적 결정론적 정책으로 수렴하는 것을 보여준다.
탐색 수준(노이즈)을 조정하여 배치 크기와 구현된 결정론적 정책의 성능 간 trade-off를 최적화하는 방법을 제시한다.
행동 기반 및 매개변수 기반 탐색 기법의 장단점을 정량적으로 비교한다.
이를 통해 실제 응용 분야에서 신뢰성, 안전성, 추적성이 중요한 경우에도 최적의 결정론적 정책을 학습할 수 있음을 보여준다.
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