REINFORCE++: Global Advantage Normalization을 통한 Critic-Free 정책 최적화 안정화

요약

REINFORCE++는 Global Advantage Normalization 기법을 도입하여 Critic 없이도 정책 최적화 과정을 안정화하는 새로운 방법론을 제안합니다. 기존 REINFORCE 알고리즘의 불안정성을 개선하여 강화학습 성능을 높이는 데 집중합니다.

핵심 포인트

• Global Advantage Normalization을 통한 학습 안정성 확보
• Critic 모델 없이 정책 최적화가 가능한 구조
• 강화학습 알고리즘의 효율성 및 성능 개선