총 8개의 글
두 정책의 성능 차이를 advantage로 분해하는 PDL부터 surrogate objective, trust region bound, monotonic improvement 보장까지, advanced RL의 단일 이론 체계를 추적한다.
단조 개선 보장을 실전에서 구현하기 위한 TRPO의 constraint 형식화부터 Natural PG 환원, Conjugate Gradient, Line Search까지 — 하나의 철학이 네 단계로 펼쳐지는 과정을 추적한다.
2차 최적화의 계산 비용 문제부터 Clipped Objective의 수학적 구조, RLHF 스케일까지 — PPO가 강화학습의 실질적 표준이 된 이유를 추적한다.
엔트로피 보너스가 왜 자연스러운 exploration인가. Soft Bellman의 수렴 보장부터 KL projection, twin critics, auto-α까지 SAC의 모든 설계 결정을 하나의 프레임으로 추적한다.
Q-function 과대추정부터 학습 발산까지, DDPG의 세 가지 불안정성 원인과 TD3의 세 가지 수정이 어떻게 vicious cycle을 끊는지 추적한다.
Sample efficiency와 학습 안정성의 근본 긴장부터 분산 RL 아키텍처, Hybrid 알고리즘의 트레이드오프까지, 현대 RL 알고리즘 설계 철학을 추적한다.
Natural Policy Gradient의 Fisher 역행렬부터 확산 모델의 Fisher divergence까지, 정보기하의 단일 철학이 RL·생성 모델·샘플링에 어떻게 관통하는지 추적한다.
OOD 문제를 pessimism으로 해결하는 CQL, BC 정규화를 쓰는 TD3+BC, 상상 롤아웃으로 샘플 효율을 높이는 Dreamer, 그리고 RLHF·DPO가 공유하는 하나의 원칙을 추적한다.