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10_Wiki/Topics/AI/Policy-Gradient-Methods.md

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 id: RL-PG-001
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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, reinforcement-learning, policy-gradient, reinforce, ppo, trpo, continuous-control]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Policy Gradient Methods (정책 경사 기법)]]
+# Policy Gradient Methods (정책 경사 기법)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "행동의 가치를 묻지 말고, 승리로 이끄는 '선택의 확률' 자체를 직접적으로 강화하라" — 에이전트의 정책(Policy)을 매개변수화된 함수로 정의하고, 기대 보상을 최대화하는 방향으로 정책의 경사(Gradient)를 따라 가중치를 업데이트하는 강화학습 알고리즘 군.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 복합 작업 계획 수립 시, 각 단계별 도구 선택 확률을 최적화하기 위해 PPO 기반의 정책 경사 학습 모델을 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement-Learning]], [[Proximal-Policy-Optimization-PPO]], [[Actor-Critic-Models]], [[Off-policy-vs-On-policy-Learning]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Policy-Gradient-Methods.md]]
+- [[Reinforcement-Learning]], Proximal-Policy-Optimization-PPO, [[Actor-Critic-Models]], [[Off-policy-vs-On-policy-Learning]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Policy-Gradient-Methods.md