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초록·키워드
연속행동공간을 다루는 강화학습 알고리즘은 대부분 정규분포 정책을 활용한다. 정규분포는 평균과 표준편차로 요약 되는 직관적인 두 모수로 표현할 수 있어 설계가 쉽고 해석이 용이하다. 그러나 정규분포가 무한한 실수 범위의 확률변수 를 가지는 반면, 연속행동공간을 가지는 많은 문제들은 물리적 제약으로 인해 단위시간 내에 취할 수 있는 행동의 크기가 제한된다. 따라서 연속행동공간은 보통 유계연속행동공간으로 표현되는데, 이를 무한한 실수 범위의 확률변수를 가지는 정규분포로 표현하기 위해서는 정규분포에서 추출될 수 있는 한계범위를 벗어나는 행동에 대한 추가적인 조치가 ... 전체 초록 보기
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