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id: P-REINFORCE-AI-DQN
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 0.97
tags: [ReinforcementLearning, DQN, DeepMind, QLearning]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Deep Q-Networks (DQN)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "고전 게임기를 정복한 딥러닝과 강화학습의 사상 첫 번째 결합." 상태 가치를 예측하는 고전적인 Q-Learning에 심층 신경망을 도입하여 픽셀 정보만으로 인간 이상의 게임 실력을 달성한 기념비적 논문이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **Key Innovations**:
    - **Deep Neural Network as Q-Function**: 복잡하고 고차원적인 상태(예: 화면 픽셀)를 입력받아 각 행동의 가치를 계산하도록 CNN을 사용함.
    - **Experience Replay**: 경험한 데이터를 메모리에 저장해두고 무작위로 추출하여 학습함으로써 데이터 간 상관관계(Correlation)를 끊고 안정성을 확보함.
    - **Target Network**: 가치 예측값과 목표값을 계산하는 네트워크를 분리하여 학습 중 목표값이 요동치는 현상을 방지함.
- **Legacy**: 아타리(Atari) 게임 정복을 통해 현대 심층 강화학습(Deep RL) 시대를 열었다.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- DQN은 가치 기반(Value-based) 방식이기에 행동 공간이 연속적인(Continuous) 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 가치 값을 과대평가(Overestimation)하는 경향이 있어, 이를 보완한 Double DQN, Dueling DQN 등으로 진화하였다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Reinforcement Learning (RL)]] , [[Bellman-Equation]]
- Contrast: [[Policy Gradient Methods]]
