정책망과 가치망은 강화학습 분야에서 중요한 개념입니다. 이 두 개념은 에이전트가 환경에서 어떻게 행동해야 하는지와 그 행동의 가치를 평가하는 방법에 관한 것입니다.
정책망 (Policy Network)
정의
정책망은 강화학습에서 에이전트가 어떤 상태에서 어떻게 행동해야 할지를 결정하는 역할을 합니다. 이는 환경의 상태를 입력으로 받아, 각 가능한 행동에 대한 확률을 출력하는 함수로 볼 수 있습니다.
작동 원리
정책망은 주어진 상태에서 최적의 행동을 선택하는 방법을 학습합니다. 초기에는 무작위로 행동을 선택할 수 있지만, 경험을 통해 좋은 행동과 나쁜 행동을 구분하게 됩니다. 이를 통해 에이전트는 보상을 최대화하는 행동을 선택하는 방법을 배웁니다.
중요성
정책망은 직접적인 행동 결정에 사용되므로, 강화학습의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 잘못된 정책은 에이전트가 잘못된 행동을 반복하게 만들 수 있습니다.
가치망 (Value Network)
정의
가치망은 에이전트가 취한 행동의 가치를 예측하는 역할을 합니다. 특정 상태에서의 최적의 행동 가치나, 상태 자체의 가치를 예측하는 함수로 볼 수 있습니다.
작동 원리
가치망은 주어진 상태나 상태-행동 쌍의 미래 보상을 예측합니다. 이를 통해 에이전트는 어떤 행동이 미래에 더 큰 보상을 가져올지 판단할 수 있습니다.
중요성
가치망은 에이전트가 장기적인 관점에서의 최적의 행동을 선택하는 데 도움을 줍니다. 단기적인 보상만을 추구하는 것이 아니라, 장기적인 보상을 최대화하는 행동을 선택할 수 있게 합니다.
요약
정책망은 강화학습에서 에이전트의 행동을 결정하는 역할을 하며, 가치망은 행동의 가치를 예측하는 역할을 합니다. 이 두 개념은 에이전트가 환경에서 최적의 행동을 선택하고 그 행동의 결과를 평가하는 데 필수적입니다.