Distributed PPO 구현

본 글은 강화학습의 긴 학습 시간을 단축하기 위한 PPO(Proximal Policy Optimization)의 분산 처리에 대해 다룹니다. PPO는 OpenAI에서 개발한 알고리즘으로, TRPO의 복잡한 계산 과정을 효율화한 것이 특징입니다.

PPO 학습 과정에서 고정 길이의 trajectory segment를 N개의 actor로부터 수집하고, 이를 모아 M 크기의 mini-batch로 K epoch만큼 학습하는 방식을 설명합니다. 이러한 분산 처리를 통해 PPO의 학습 효율성을 높이는 방법을 제시하며, 강화학습 프로젝트의 병목 현상을 해결하는 데 기여할 수 있음을 시사합니다.