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    강화학습은 무지한 초기 정책을 의사결정집 탐합, 가치 추정을 반복시행하면서 최적 정책으로 이동시킨다. 정책의 이동과정에서 경험의 분포도 이동하므로 강화학습은 정책이 수렴할 때까지 변화하는 경험 분포에 대한 적응압력을 받는다. Off-policy 강화학습 알고리즘은 주로 특정 과거 지점부터 최근까지의 경험들을 균등하게 재활용하는 experience replay (ER)을 활용한다. Replay memory는 설정값 이내의 최근 경험만을 활용하므로 적 ... 전체 초록 보기

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