매일, AI 기사를 만나보세요

보다보면 나만의 아이디어가 떠오를지도?

읽을거리 - Actor-critic 학습

작성자
오더
작성일
2023-03-31 22:41
조회
233

Actor-critic 학습은 강화 학습의 한 유형으로, 주어진 환경에서 에이전트가 취할 수 있는 행동을 학습하는 데 사용됩니다.

이 방법은 크게 두 가지 구성 요소, 즉 'Actor'와 'Critic'으로 나눌 수 있습니다.

'Actor'는 에이전트가 취해야 할 행동을 결정하는 정책(policy)을 학습합니다.

이는 일종의 함수로 표현되며, 현재 상태를 입력으로 받아 가능한 모든 행동 중 어떤 것을 선택할지 결정합니다.

'Critic'은 에이전트가 행동을 취한 후 얻게 되는 보상(reward)을 예측하는 값 함수(value function)를 학습합니다.

이 값 함수는 현재 상태와 현재 행동을 입력으로 받아 예상되는 미래 보상의 합을 출력합니다.

이러한 'Actor'와 'Critic'은 서로 상호작용하며, 'Actor'는 'Critic'이 예측한 보상을 최대화하기 위해 행동을 선택합니다.

이와 같은 방법으로 'Actor'는 최적의 정책을 학습하고, 'Critic'은 최적의 값 함수를 학습하게 됩니다.

즉, Actor-critic 학습은 정책 경사(gradient) 방법과 가치 반복(value iteration) 방법의 장점을 결합하여 효과적인 강화 학습 방법을 제공합니다.

이는 딥러닝을 사용한 복잡한 환경에서도 잘 작동하며, 게임, 제어 및 로봇 제어 등 다양한 분야에서 적용되고 있습니다.

#인공지능 #인공지능뉴스 #인공지능기사 #AI #AI뉴스 #AI기사 #인공지능세특 #AI세특 #세특 #입시 #인공지능윤리 #GPT #GPT4 #ChatGPT #Actor-critic #행동자-비평자

전체 0