심층강화학습 (Deep Reinforcement Learning (DRL))
한 줄 정의: 심층 신경망을 함수 근사기로 사용하여 고차원 상태·행동 공간에서도 강화학습의 가치함수나 정책을 학습할 수 있게 한 기법.
쉽게 풀면
강화학습에 딥러닝을 결합해서, 이미지처럼 복잡하고 큰 정보에서도 로봇이 좋은 행동을 학습할 수 있게 만든 방법입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
심층강화학습은 가치함수 Q(s,a) 또는 정책 π(a|s)를 심층 신경망으로 근사하여, 원시 감각 입력으로부터 직접 종단간(end-to-end) 정책 학습을 가능하게 한다.
카메라 영상 같은 복잡한 입력을 그대로 신경망에 넣어, 별도의 손수 설계한 특징 없이도 좋은 행동을 스스로 학습할 수 있게 한다는 의미입니다.
주의할 점
학습에 매우 많은 경험 데이터가 필요하고 학습 안정성이 낮아 하이퍼파라미터에 민감하다는 실용적 어려움이 있습니다.