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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 4 편
[심층 강화학습] 07. DQN 확장: Double DQN, Dueling DQN, Rainbow
DQN의 성능을 향상시키는 6가지 핵심 확장 기법(N-step, Double DQN, Noisy Networks, Prioritized Replay, Dueling DQN, Categorical DQN)과 이들을 결합한 Rainbow를 구현합니다.
2026-03-19 · 17 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#dqn[심층 강화학습] 06. Deep Q-Network: DQN의 원리와 구현
테이블 기반 Q-러닝의 한계를 극복하는 DQN의 핵심 아이디어(경험 리플레이, 타겟 네트워크)를 이해하고, Pong 환경에서 구현합니다.
2026-03-19 · 13 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#dqn강화학습 완전 정복: DQN, PPO부터 RLHF, DPO까지 LLM 정렬까지
MDP 기초부터 DQN, PPO, SAC, RLHF, DPO까지. LLM 정렬에 사용되는 강화학습 기법을 PyTorch Stable-Baselines3 코드와 함께 완전 정복합니다.
2026-03-17 · 22 분 읽기 #reinforcement-learning#ppo#dqn#rlhf#dpo강화학습(Reinforcement Learning) 완벽 가이드: 이론부터 최신 알고리즘, 실전 구현까지
강화학습의 핵심 이론인 MDP, Bellman 방정식부터 Q-Learning, DQN, Policy Gradient, A3C, PPO, SAC까지 주요 알고리즘을 수식으로 유도하고, RLHF, AlphaGo, 로보틱스 응용 사례와 PyTorch 구현 예제를 총정리한다.
2026-03-01 · 69 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#dqn#ppo#rlhf