Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor에서 제안하는 방법론에 대한 컨셉을 이해하는 글이다. 1. Soft Actor-Critic(SAC)란? SAC는 오프-폴리시(off-policy) 액터-크리틱(actor-critic) 기반 딥 강화학습 알고리즘이다. SAC의 기본 아이디어는 "standard maximum reward reinforcement leraning에 entropy term을 추가해서 단순히 reward를 최대화하는 것 뿐만이 아니라, 엔트로피를 최대화하면서 정책의 탐험을 장려"하는 것이다. 즉, task를 수행하면서 가능한 무작위로 행동하려고 하기 때문에,..
