Agent AI (RL)
A (Long) Peek into Reinforcement Learning -Part7
지금까지 우리는 "Value-based" RL을 보았다. Q-function을 approximation해서 가치를 추정한 다음에, 이를 바탕으로 policy를 구하는 과정이었다. 그래서 항상 흐름도 V(s)를 구하거나, Q(s,a)를 구한 뒤, epsilon-greedy 이런 식으로 policy에 대해서 다루었다. 근데 여기서 의문이 생기는 것은, 그냥 policy를 또 parameterized function으로 직접 구해버리면 안되나? 이런 내용일 것이다. 이러한 의문점에서 파생된 것이 바로 "Policy-based" RL이며, 지금부터 볼 policy gradient를 기반으로 한 알고리즘들이 바로 그것들이다. (당연히 gradient가 들어간다, parameterized function은 또 딱..
