Policy Gradient 기반 Reward-Bias 업데이트를 통한 행동 최적화 구현
Understanding Reinforcement Learning with Neural Networks Part 5: Connecting Reward, Derivative, and Step Size
GAN과 Actor-Critic의 결합, 생성 모델의 보상 최적화 전략
Connecting Generative Adversarial Networks and Actor-Critic Methods
Deep Reinforcement Learning 팀이 Policy-Based 방식의 높은 분산 문제를 Actor-Critic 하이브리드 구조로 해결해 학습 속도 및 안정성 향상
Advantage Actor Critic (A2C)
Deep Reinforcement Learning 커뮤니티가 Policy Gradient 방식을 PyTorch로 구현하여 Value-Based 방식의 한계를 극복하는 방법론 제시
Policy Gradient with PyTorch