WHY?

DQN은 각 상황과 행동에 대한 가치를 평가하는 함수인 Q function을 근사하여 이에 따라 때문에 action space가 discrete할 수 밖에 없다.

WHAT?

Policy gradient는 neural net을 통하여 policy 자체를 평가하는 방법이다. policy를 평가하는 기준은 1) 그 policy대로 행동했을 때 예상되는 미래의 모든 가치들을 감가상각한 첫 상황의 가치(episodic) 혹은 2) 각 상황의 평균 가치(continuous)이다.

이 목적식에 대한 gradient는 다음과 같다.


이 gradient를 구하기 위해서 action value function을 근사해야 한다. 여기서 action value function이 policy를 평가하기 때문에 critic, policy네트워크는 actor처럼 작용하여 actor-critic model이라고 불린다.
이 논문에서는 이 actor critic algorithm을 적절하게 수렴시키기 위하여 여러가지 트릭을 사용하였다. Exploration을 위하여 action의 결과에 noise를 더하였다. 또한 DQN과 마찬가지로 q function을 approximate하기 위하여 target network를 만들고 천천히 변화시켰다. 그리고 Experience replay를 만들고 거기서 추출하여 학습함으로서 학습데이터 간의 correlation을 감소시켰다. 알고리즘은 다음과 같다.
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So?

로봇의 관절들과 같이 여러 action이 한번에 이루어 져야 하는 것과 같은 task에서 좋은 성과를 거두었다.

Lillicrap, Timothy P., et al. “Continuous control with deep reinforcement learning.” arXiv preprint arXiv:1509.02971 (2015).