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10_Wiki/Topics_Blog/DQN.md

@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, dqn, deep-q-network, reinforcement-learning, machine-lea
 last_reinforced: 2026-04-20
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-# [[DQN]]
+# [[DQN|DQN]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "심층 학습과 강화 학습의 극적인 결합: 단순한 테이블 형태를 넘어 거대한 딥러닝 신경망을 '두뇌'로 사용하여, 아타리 게임 화면 픽셀만 보고도 인간보다 더 높은 점수를 얻어낸 현대 강화학습의 위대한 기점."
@@ -26,6 +26,6 @@ Deep Q-Network(DQN)은 Q-Learning 알고리즘에 심층 신경망(Deep Learning
 - **정책 변화(RL Update)**: 기본 DQN 정책을 넘어 Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay 등을 통합한 'Rainbow DQN 정책'이 고전적 강화학습의 마침표 정책으로 자리 잡음.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement Learning (RL)]], [[Credit Assignment Problem]], [[Reward Prediction Error]], [[Optimization]], [[Search-Optimization]]
+- [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], [[Credit Assignment Problem|Credit Assignment Problem]], [[Reward Prediction Error|Reward Prediction Error]], [[Optimization|Optimization]], [[Search-Optimization|Search-Optimization]]
 - **Modern Tech/Tools**: DeepMind Atari 2600 experiments, Gym (OpenAI), Ray Rllib.
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