심층 강화학습의 등장과 발전 과정

소개

"심층 강화학습의 등장과 발전 과정"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 전통적 강화학습의 한계
(2) 딥러닝의 발전과 강화학습의 융합 배경
(3) 딥 Q-네트워크(DQN)의 출현과 의의
(4) 정책 기반 알고리즘과 액터-크리틱 구조
(5) 심층 강화학습의 대표적 성공 사례
(6) 안정성과 효율성 문제에 대한 연구 동향
(7) 대규모 환경에서의 확장과 분산 학습
(8) 심층 강화학습의 사회적·산업적 파급 효과

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 장기적인 보상을 극대화하는 정책을 학습하는 과정이다. 그러나 전통적 강화학습은 상태 공간과 행동 공간이 커질수록 계산적 복잡성이 급격히 증가한다는 문제를 안고 있었다. 반면 딥러닝은 고차원 데이터를 효율적으로 표현하고 패턴을 추출하는 데 강점을 보여왔다. 이러한 배경에서 등장한 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)은 두 기술을 융합함으로써 이전에는 해결할 수 없었던 문제들을 새로운 차원에서 다룰 수 있게 만들었다. 본 보고서는 DRL의 등장 배경과 발전 과정을 체계적으로 분석하고, 학문적 의의와 사회적 파급 효과를 살펴본다.

참고자료

· Mnih, V. et al. [2015]. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature.
· Silver, D. et al. [2016]. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature.
· Lillicrap, T. P. et al. [2016]. Continuous control with deep reinforcement learning. ICLR.
· Schulman, J. et al. [2017]. Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv.
· Sutton, R. S., & Barto, A. G. [2018]. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
· 이재길. [2020]. <강화학습 이론과 응용>. 한빛아카데미.
· 김용대. [2021]. <인공지능과 강화학습>. 서울대학교 출판문화원.