AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 1
Tabular RL은 왜 Atari를 풀 수 없는가
state space 폭발과 coverage 불가능성이라는 근본 한계부터, Deadly Triad와 projection non-contraction을 거쳐 DNN 기반 근사가 필요한 이유까지 Deep RL의 출발점을 추적한다.
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총 7개의 글
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 2
DQN은 어떻게 픽셀에서 인간을 이겼는가
Experience Replay로 i.i.d.를 복원하고, Target Network로 moving target을 고정하고, Reward Clipping으로 gradient를 제어하는 DQN 세 가지 트릭의 수학적 의미를 추적한다.
AI 2026.05.03 · 10 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 3
Q-Learning은 왜 항상 과대평가하는가
Jensen's inequality에서 비롯된 maximization bias의 수학적 구조부터 Double DQN이 online/target network 분리로 이를 제거하는 원리까지, 편향의 근원을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 4
Rainbow DQN의 다섯 가지 개선은 왜 함께 작동하는가
Dueling Network의 분해부터 Noisy Net의 암묵적 탐험까지, Rainbow를 구성하는 다섯 요소가 공유하는 설계 철학과 그 수학적 근거를 추적한다.
AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 5
Return을 분포로 보면 무엇이 달라지는가
기댓값 하나로 축약된 Q-value가 놓치는 것들 — 분산, 꼬리 위험, 다봉 분포 — 부터 Wasserstein contraction, C51, QR-DQN, 그리고 Rainbow ablation의 실증까지, Distributional RL의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 13 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 6
Rainbow에서 MuZero까지 — DQN 진화의 통일된 논리
6개 컴포넌트의 직교성부터 분산 학습, 잠재 공간 계획까지, Rainbow 이후 DQN 계보가 공유하는 하나의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 16 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 7
DDPG는 왜 불안정한가 — Continuous Control의 설계와 균열
DQN이 연속 행동 공간에서 실패하는 수학적 이유부터 DDPG의 결정론적 정책 기울기 유도, Q-과대추정과 탐험 민감성까지, continuous control의 핵심 트레이드오프를 추적한다.