⚖️ RL.08 액터 크리틱의 결합 — 가치와 정책을 동시에 학습하다

⚖️ RL.08 액터-크리틱의 결합 — 가치와 정책을 동시에 학습하다

정책 기울기는 강력했지만 불안정했고, 가치 기반은 안정적이지만 한계가 있었습니다. 액터-크리틱 구조는 이 둘을 결합해, 강화학습에 안정성과 효율성을 동시에 가져왔습니다.

🌟 핵심 포인트

정책 기울기의 불안정성 문제

액터와 크리틱의 역할 분담

안정성과 효율성을 동시에 확보

새로운 도전: 구조의 복잡성과 조율

PPO, A3C 등 후속 알고리즘으로의 확장

👉 다음 에피소드 RL.09 딥블루의 승리 — 1997년 체스에서 브루트포스가 이기다에서 AI 역사의 또 다른 전환점을 다룹니다.

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