확률적 정책을 위한 내적 정규화
지금까지 내적 정규화는 하나의 상태를 하나의 행동으로 대응시키는 결정론적 정책을 대상으로 연구되어 왔습니다. 하지만 최신 모방 학습 정책은 흔히 확률적입니다. 이 절에서는 가우시안 정책, 정규화 플로우, 확산 정책에 초점을 맞춥니다. 이 정책들은 주어진 상태에 대해 하나의 행동을 출력하는 대신, 행동에 대한 상태 의존적 확률 분포를 정의합니다.
결정론적 정책은 각 상태를 하나의 행동에 대응시킵니다.
결론
실험 코드와 동영상은 저자들의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
결정론적 정책은 무엇을 출력하나요? 주어진 상태를 하나의 행동에 대응시킵니다.
확률적 정책은 행동을 어떻게 표현하나요? 행동에 대한 상태 의존적 확률 분포를 정의합니다.
논문에서 다루는 확률적 정책 유형은 무엇인가요? 가우시안 정책, 정규화 플로우, 확산 정책입니다.
실험 코드와 동영상은 어디에서 확인할 수 있나요? 저자들의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.