[G1-Sync] Manual knowledge update

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Antigravity Agent
2026-04-30 22:42:02 +09:00
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commit c36c0644a1
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@@ -2,7 +2,7 @@
id: RL-REPLAY-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [reinforcement-learning, ai, experience-replay, dqn, stable-learning]
tags: [[[Reinforcement-Learning]], ai, experience-replay, dqn, stable-learning]
last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -15,8 +15,8 @@ last_reinforced: 2026-04-26
- **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]]:** 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.