지금까지 우리는 Gridworld 게임을 플레이하도록 심층 강화학습 알고리즘을 훈련하는 데 성공했다.하지만 두 모드의 경우 가능한 4x4 게임판 구성이 아주 많지는 않으므로, 그냥 가능한 모든 게임판 구성을 암기했을 가능성도 있다. 따라서 게임을 이기려면 알고리즘은 게임 플레이 방법을 실제로 배워야 한다.그러나 앞에서 본 잡음이 많은 손실 그래프가 말해 주듯이, 현재 우리의 심층 강화학습 모형은 Gridworld의 무작위 모드를 그리 잘 학습하지 못한다. 그럼 가치 갱신량들을 좀 더 고르게 만드는 또다른 기법을 살펴보자.학습 불안정성DQN 논문에서 딥마인드 팀은 개별 동작마다 QN의 매개변수들을 갱신하다보면 학습이 불안정해질 수 있음을 지적했다.Girdworld 게임처럼 보상이 희소한 환경, 즉 게임..
