WHY?

기존의 강화학습 agent들은 각 게임마다 다른 feature를 추출하여 state로 사용하였기 때문에 각 게임마다 다른 모델로 학습해야 한다는 한계가 있었다.

WHAT?

Deep convolution network 를 사용하여 게임 화면의 픽셀들로 부터 피쳐들을 학습하여 state로 사용하는 모델을 제시하였다. 샘플간의 공분산성을 해결하기 위하여 replay memory method를 사용하였고 moving target현상을 해결하기 위하여 메인 모델과 target모델을 다르게 유지하는 기법을 사용하였다.

So

한 모델을 통하여 많은 종류의 아타리 게임들에서 기존의 기법이나 사람보다 나은 결과를 가져왔다.