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10_Wiki/Topics_GD/Experience-Replay.md

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 id: RL-REPLAY-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 - **추출된 패턴:** 실시간으로 유입되는 데이터 간의 강한 시간적 상관관계(Correlation)를 무작위 샘플링을 통해 파괴함으로써, 모델이 특정 상황에 편향되거나 발산하는 것을 막는 학습 안정화 패턴.
 - **주요 효과:**
     - **Reduced Correlation:** 연속된 샘플들이 서로 비슷하여 생기는 학습의 비효율성 해결.
-    - **Data [[Efficiency]]:** 한 번의 경험을 여러 번 학습에 활용하여 데이터 가치 극대화.
-    - **[[Stability]]:** 학습의 분산을 낮추어 신경망이 더 안정적으로 수렴하도록 도움.
+    - **Data [[Efficiency|Efficiency]]:** 한 번의 경험을 여러 번 학습에 활용하여 데이터 가치 극대화.
+    - **Stability:** 학습의 분산을 낮추어 신경망이 더 안정적으로 수렴하도록 도움.
 - **고급 기법:**
     - **Prioritized Experience Replay (PER):** 학습에 더 도움이 될 것 같은(오차가 큰) 중요한 경험을 더 자주 샘플링.
 
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 - **정책 변화:** Skybound 프로젝트의 적 기체 AI는 플레이어와의 교전 이력을 Replay Buffer에 저장하고, 이를 통해 다양한 플레이어의 전술에 범용적으로 대응하는 강건한 정책을 구축함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Deep-Q-Networks-DQN]], [[Reinforcement-Learning]], Q-Learning-Foundations, Neural-Networks-Foundations
+- [[Deep-Q-Networks-DQN|Deep-Q-Networks-DQN]], [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], Q-Learning-Foundations, Neural-Networks-Foundations
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Experience-Replay.md