핵심은 "완성된 프레임워크 대신 직접 조립한다"는 거예요

구글 딥마인드의 JAX 기반 강화학습 라이브러리 RLax로 DQN 에이전트를 처음부터 직접 구현하는 튜토리얼이 나왔어요.

핵심은 "완성된 프레임워크 대신 직접 조립한다"는 거예요. RLax + JAX + Haiku + Optax 조합으로 신경망 정의, 리플레이 버퍼, TD 오차 계산, 최적화까지 전 과정을 손수 쌓아요. 128 유닛짜리 2층 MLP로 Q값을 예측하고, Adam(lr=3e-4)으로 학습하는 구조거든요.

CartPole-v1 환경에서 막대 균형 잡기를 학습시키는 게 목표인데, 패키지 뒤에 숨겨진 RL 핵심 로직이 어떻게 맞물리는지 직접 볼 수 있어요.

강화학습 원리를 제대로 이해하려면 프레임워크 없이 한 번은 직접 짜봐야 한다는 걸 다시 보여주는 예시예요.