DDPG

DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)는 강화 학습(Reinforcement Learning)에서 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. DDPG는 주로 연속적인 행동 공간(continuous action space)에서 작동하는 강화 학습 문제에 적용됩니다. 이 알고리즘은 정책 경사 방법(Policy Gradient Methods) 중 하나로 분류됩니다.

DDPG는 다음의 주요 특징을 갖고 있습니다:

  1. Actor-Critic 구조:
    • DDPG는 Actor-Critic 구조를 사용합니다. 이는 정책(policy)을 학습하는 ‘Actor’ 네트워크와 상태 가치 함수를 학습하는 ‘Critic’ 네트워크를 동시에 사용하는 구조입니다.
  2. Deterministic Policy:
    • DDPG는 정책이 확률적(stochastic)이 아니라 결정적(deterministic)임을 특징으로 합니다. 이는 주어진 상태에 대해 고유한 행동을 직접적으로 출력하는 방식입니다.
  3. 경험 재생(Experience Replay):
    • DDPG는 경험 재생 메모리를 사용하여 지나치게 상관된 경험 데이터를 줄이고, 이전에 수집한 데이터를 재사용함으로써 학습 안정성을 향상시킵니다.
  4. 타겟 네트워크(Target Networks):
    • DDPG는 두 개의 타겟 네트워크를 사용합니다. 이것은 Critic 네트워크와 Actor 네트워크의 목표값을 계산할 때 사용되며, 학습의 안정성을 증가시키는 데 도움이 됩니다.
  5. 시간 차이(Temporal Difference) 기반 학습:
    • Critic 네트워크는 시간 차이 기반 학습을 통해 상태 가치 함수를 근사화합니다. 이것은 현재 상태에서의 행동 가치와 다음 상태에서의 행동 가치 간의 차이를 이용합니다.

DDPG는 주로 로봇 제어, 게임 플레이, 자율 주행 자동차 등과 같은 연속적인 행동 공간에서 발생하는 강화 학습 문제에 적용됩니다. 알고리즘의 안정성과 성능 향상을 위해서는 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 구조의 조정이 필요할 수 있습니다.

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