[PyTorch로 시작하는 강화학습 입문] 9편: 안정적인 정책 업데이트 – PPO(Proximal Policy Optimization) 소개 및 구현

A2C까지는 정책과 가치를 동시에 학습하는 Actor-Critic 방법론의 기본을 익혔습니다. 그러나 A2C나 A3C, TRPO 같은 알고리즘들은 정책 업데이트 과정에서 제한이 명확하지 않아, 큰 갱신으로 인한 성능 퇴보가 발생할 수 있습니다.PPO(Proximal Policy Optimization)는 이를 개선하기 위해 다음과 같은 핵심 아이디어를 제안합니다.정책 업데이트 시, 새로운 정책과 기존 정책의 차이를 '클리핑(clipping)'하여, 정책이 한 번에 크게 바뀌지 않도록 제약이로써 안정적인 학습이 가능해지고, 복잡한 수학적 보증이 필요한 TRPO보다 구현이 단순하며, 널리 사용되는 SOTA급 RL 알고리즘으로 자리매김핵심 개념:Probability Ratio (r):r(θ) = π_θ(a|s..