qcoding

7. 함수 근사 (Function Approximation) 무한/거대한 상태 공간에서는 테이블($V(s)$ 또는 $Q(s,a)$)에 값을 저장할 수 없습니다. 대신 가치 함수를 어떤 파라미터 벡터로 근사해야 합니다.7-1. 왜 함수 근사가 필요한가? 차원의 저주 – 상태 수가 지수적으로 폭발. 일부 상태는 평생 한 번도 방문하지 않을 수 있음 → 테이블 학습 불가. 근사는 일반화와 압축을 동시에 제공.7-2. 선형 vs 비선형 근사종류모델장점단점 선형 $$\hat Q(s,a;\mathbf{w})=\mathbf{w}_a^\top \phi(s)$$ 빠른 학습, 이론적 수렴 보장, 구현 단순 표현력 제한 (복잡 패턴 어려움) 비선형(NN, RBF, 결정트리 등) $$\hat Q=f_..