[Review / RL ] Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces

읽어보니, 현재 내가 찾고자 하는 주제와는 거리가 멀었지만, 추후에 살펴봐야 하는 부분이기에 한번 계속 읽어보기로 함. 아주 간략하게 말하면, 아주 큰 액션 공간을 기존 강화 학습 알고리즘에 맡겨서 학습을 시키는 것은 굉장히 어렵다고 말함. 그래서 저자는 이러한 문제를 해결하기 위해 pro-ation과 knn을 통해 action 선택을 축소한 것 같음. 그래서 본 저자의 논문에서는 state를 통해서 actor가 proto action인 action embedding을 얻게 되고, action embedding에 knn 방법론을 적용해서 action을 선택하는 2-step 전략을 제안함. Abstract 많은 수의 개별 행동이 있는 환경에서 추론할 수 있는 능력은 강화 학습을 더 큰 문제에 적용하는 데 ..

2020.10.24