본 논문은 심층 강화 학습과 순차적 의사결정 분야에 대한 최신 개괄을 제공합니다. 가치 기반 방법, 정책 기반 방법, 모델 기반 방법, 다중 에이전트 강화 학습, 대규모 언어 모델과 강화 학습의 결합, 그리고 오프라인 강화 학습, 계층적 강화 학습, 내재적 보상 등 다양한 주제를 다룹니다.
시사점, 한계점
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시사점: 심층 강화 학습 분야의 최신 동향을 종합적으로 파악할 수 있다. 다양한 강화 학습 방법론을 비교 분석하여 이해도를 높일 수 있다. 향후 연구 방향을 설정하는 데 도움을 줄 수 있다.
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한계점: 방대한 주제를 다루다 보니 각 주제에 대한 깊이 있는 논의가 부족할 수 있다. 새로운 연구 결과들이 빠르게 등장하는 분야이기 때문에, 발표 시점 이후의 최신 연구 동향을 반영하지 못할 수 있다. 특정 응용 분야에 대한 구체적인 사례 연구가 부족할 수 있다.
