728x90 보상1 강화 학습에서 보상 함수의 미분 응용 강화 학습에서 보상 함수는 에이전트가 특정 상태에서 행동을 수행한 결과를 평가하는 중요한 요소입니다. 보상 함수는 에이전트의 목표를 정의하며, 이를 통해 에이전트는 최적의 정책을 학습하게 됩니다. 미분은 보상 함수와 가치 함수의 변화율을 계산하여 강화 학습 알고리즘의 수렴 속도를 높이고, 최적화를 돕는 데 활용됩니다. 이번 글에서는 강화 학습에서 보상 함수와 미분의 응용에 대해 알아보겠습니다.1. 강화 학습과 보상 함수보상 함수 \(R(s, a)\)는 상태 \(s\)에서 행동 \(a\)를 수행한 후 에이전트가 받는 즉각적인 보상을 나타냅니다. 이 보상 함수는 다음과 같은 목적을 가집니다:행동 평가: 에이전트의 행동이 목표에 얼마나 가까운지를 평가합니다.정책 학습: 누적 보상을 극대화하는 방향으로 학습하도.. 2025. 1. 12. 이전 1 다음 728x90
