Proximal Policy Optimization (PPO, 2017) 목적 함수를 완성하기 위한 gradient 식은 아래와 같다. $$ \nabla_{\theta}J_{\theta} \cong \sum_{t=0}^{\infty} \int_{s_t,a_t,s_{t+1}}\nabla_{\theta}lnp_{\theta}(a_t|s_t)~A_t~p_{\theta}(s_t,a_t)~p(s_{t+1}|s_t,a_t)~ds_t,a_t,s_{t+1} $$ 여기서 \(A_t\)는 n-step TD error 인데, \(A_t\)의 정의에 따라서 아래와 같이 달라졌었다. $$ A_t = \begin{cases} G_t & \longrightarrow REINFORCE \\ Q(s_t) & \longrightarro..

A3C (Asynchronous A2C, 2016) 샘플 사이의 상관 관계를 비동기 업데이트로 해결 리플레이 메모리를 사용하지 않음 on-policy 개념적으로는 A2C 를 여러개 두고, 각 에이전트마다 아래와 같이 gradient를 계산해서, 그걸 글로벌 네트워크에 반영하는 방식이다. $$ Q_{(1)}(s_t,a_t)(-\sum y_i log p_i) \rightarrow gradient_{(1)} \\ Q_{(2)}(s_t,a_t)(-\sum y_i log p_i) \rightarrow gradient_{(2)} \\ \vdots $$ 배경 A2C는 샘플 간 상관 관계에 문제가 있었다 시간의 흐름에 따라, 샘플을 수집했기 때문 또한 샘플에 따라 정책(\(\pi\))이 업데이트 되고, 업데이트 된 정..