#TRPO

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강화학습의 근간 (7): Policy Gradient — REINFORCE에서 자연 그래디언트, TRPO, PPO까지

가치를 거치지 않고 정책을 직접 최적화하는 갈래를 수식의 계보로 따라간다 — policy gradient 정리와 REINFORCE, baseline과 advantage로 분산을 깎는 과정, "파라미터 공간의 거리 ≠ 정책 공간의 거리"라는 문제의식에서 나온 natural policy gradient와 Fisher 정보 행렬(KL의 2차 근사), 그것을 제약 최적화로 실용화한 TRPO, 그리고 2차 계산을 클리핑 하나로 대체해 표준이 된 PPO까지.

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PAPER 강화학습 · Policy Optimization

TRPO: 단조 개선이 보장되는 보폭만큼만 정책을 움직여라

옛 정책의 데이터로 새 정책을 평가하는 surrogate objective가 진짜 목적 함수를 KL 발산 페널티만큼의 오차 안에서 하한한다는 부등식을 증명하고, 이를 "평균 KL ≤ δ 제약 하의 surrogate 최대화"라는 실용 알고리즘으로 완화한다. 켤레 그래디언트와 라인 서치로 신경망 정책에서도 natural gradient 방향을 계산해, 보행 제어와 Atari에서 단조에 가까운 안정적 학습을 보인 신뢰 영역 계보의 완성판.

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