강화학습

강화 학습: 결정적 정책 경사 방법

move84 2025. 4. 6. 09:48
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강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며, 주어진 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. 이 글에서는 강화 학습의 한 종류인 결정적 정책 경사(Deterministic Policy Gradient, DPG) 방법에 대해 알아본다. DPG는 연속적인 행동 공간에서 효율적으로 작동하며, 복잡한 환경에서의 학습을 가능하게 한다. 특히, 정책 경사 방법론을 사용하여, 정책의 변화를 직접적으로 모델링하고 최적의 정책을 찾아나간다. 아래에서 구체적인 내용과 함께 예시를 통해 DPG의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕겠다.

🤖 결정적 정책 경사 (Deterministic Policy Gradient, DPG) 개요

DPG는 강화 학습의 한 종류로, 연속적인 행동 공간에서 사용되는 정책 경사 방법이다. 기존의 정책 경사 방법들은 확률적 정책을 사용했지만, DPG는 결정적 정책을 사용한다. 결정적 정책은 주어진 상태에서 특정 행동을 항상 결정적으로 출력한다. DPG는 이러한 결정적 정책의 매개변수를 직접적으로 업데이트하여 최적의 정책을 찾아간다. 여기서 결정적 정책은 상태(state, 상태)를 입력으로 받아, 특정 행동(action, 행동)을 출력하는 함수로 표현된다.

💡 확률적 정책 vs. 결정적 정책 (Stochastic Policy vs. Deterministic Policy)

강화 학습에서 정책은 에이전트가 어떤 행동을 할지 결정하는 함수이다. 정책은 확률적일 수도, 결정적일 수도 있다. 확률적 정책은 각 상태에서 모든 가능한 행동에 대한 확률 분포를 제공한다. 반면, 결정적 정책은 각 상태에서 특정 행동을 직접적으로 결정한다. DPG는 결정적 정책을 사용하므로, 주어진 상태에 대해 하나의 행동만 선택한다. 확률적 정책의 경우, 동일한 상태에서도 여러 번의 행동을 시뮬레이션 하면 다른 행동이 나올 수 있지만, 결정적 정책은 항상 동일한 행동을 출력한다.

🛠️ DPG의 작동 원리

DPG는 정책을 직접적으로 매개변수화하고, 정책의 변화 방향을 계산하여 정책을 업데이트한다. DPG의 핵심은 정책 경사 (policy gradient, 정책 경사)를 계산하는 것이다. 정책 경사는 정책의 매개변수에 대한 기대 보상의 기울기를 의미하며, 이를 통해 정책을 보상이 증가하는 방향으로 업데이트할 수 있다. DPG에서는 다음과 같은 공식을 사용하여 정책 경사를 계산한다.

정책 경사 = E[∇θ log π(a|s) * Q(s, a)]

여기서, E는 기대값, ∇θ는 정책의 매개변수 θ에 대한 기울기, π(a|s)는 상태 s에서 행동 a를 선택할 확률, Q(s, a)는 상태 s에서 행동 a를 했을 때의 행동 가치 함수(action-value function, 행동 가치 함수)를 의미한다. DPG는 결정적 정책을 사용하기 때문에, 확률 대신 결정된 행동을 직접 사용한다. 따라서, 정책 경사 계산 시, ∇θ log π(a|s) 대신 ∇θ μ(s)를 사용한다. 여기서 μ(s)는 상태 s에서 결정된 행동을 의미한다. Q(s, a)는 행동 가치 함수이며, 이 함수는 에이전트가 특정 상태에서 특정 행동을 했을 때 얻을 수 있는 예상 누적 보상을 추정한다. 일반적으로, Q 함수는 신경망과 같은 함수 근사기를 사용하여 학습한다.

💻 DPG 알고리즘 구현 예시 (간단한 예시)

다음은 간단한 DPG 알고리즘의 Python 코드 예시이다. (실제 구현은 훨씬 복잡할 수 있다.) 이 예시는 개념을 이해하기 위한 단순화된 버전이다.

import numpy as np

# 상태와 행동 공간 정의 (간단한 예시)
state_dim = 4
action_dim = 2

# 정책 (결정적 정책 - 신경망)
class PolicyNetwork:
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        self.W1 = np.random.randn(state_dim, 128) * 0.01
        self.W2 = np.random.randn(128, action_dim) * 0.01

    def forward(self, state):
        layer1 = np.tanh(state @ self.W1) # tanh activation
        action = layer1 @ self.W2
        return action

# 행동 가치 함수 (Q-network - 신경망)
class QNetwork:
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        self.W1 = np.random.randn(state_dim + action_dim, 128) * 0.01
        self.W2 = np.random.randn(128, 1) * 0.01

    def forward(self, state, action):
        x = np.concatenate([state, action])
        layer1 = np.tanh(x @ self.W1)
        q_value = layer1 @ self.W2
        return q_value

# DPG 학습
def train_dpg(env, policy, q_network, optimizer, num_episodes):
    for episode in range(num_episodes):
        state = env.reset()
        done = False
        while not done:
            # 행동 선택 (결정적 정책)
            action = policy.forward(state)

            # 환경과 상호작용
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)

            # 정책 경사 계산 (간단한 예시)
            # 실제로는 Q-network를 사용하여 기울기를 계산해야 함
            q_value = q_network.forward(state, action)
            policy_gradient = q_value * np.gradient(action, policy.W1) # 간단한 예시: 실제로는 더 복잡한 계산 필요

            # 정책 업데이트
            policy.W1 += optimizer.step(policy_gradient)

            # 상태 업데이트
            state = next_state

이 예시는 DPG의 기본 개념을 보여주기 위해 단순화되었다. 실제 구현에서는 환경과의 상호작용, Q-network 학습, 정책 업데이트 등의 복잡한 과정이 포함된다.

🤔 DPG의 장단점

DPG는 다음과 같은 장단점을 가진다.

  • 장점:

    • 연속적인 행동 공간에서 효율적으로 작동한다.
    • 결정적 정책을 사용하여, 학습의 안정성을 높일 수 있다.
    • 정책 경사 방법을 사용하여, 직접적으로 정책을 업데이트한다.

  • 단점:

    • Q-network의 정확도에 크게 의존한다. Q-network의 부정확성은 정책 학습에 영향을 미칠 수 있다.
    • 수렴 (convergence, 수렴)이 보장되지 않을 수 있다. 최적의 정책으로 수렴하기 위해서는 적절한 하이퍼파라미터 튜닝이 필요하다.
    • 결정적 정책은 탐험 (exploration, 탐험)의 어려움이 있을 수 있다. 탐험을 위해 추가적인 기술이 필요하다.

🧭 DPG의 발전된 형태: DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)

DPG는 딥러닝(deep learning, 딥러닝) 기술과 결합되어, DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient, 딥 결정적 정책 경사)로 발전했다. DDPG는 심층 신경망(deep neural network, 심층 신경망)을 사용하여 정책과 Q-network를 모델링한다. DDPG는 아타렌서(Actor-Critic) 구조를 활용하여, 행동 선택 정책(actor, 액터)과 행동 가치 함수(critic, 크리틱)를 별도로 학습한다. DDPG는 복잡한 환경에서 성공적인 결과를 보이며, 로봇 제어, 게임 플레이 등 다양한 분야에 적용되고 있다. DDPG는 DPG의 단점을 보완하고, 더 복잡한 환경에서 학습할 수 있도록 설계되었다. DDPG는 목표 네트워크(target network, 목표 네트워크)와 경험 재생(experience replay, 경험 재생)과 같은 기술을 사용하여 학습의 안정성을 높이고, 효율성을 향상시킨다.

💡 핵심 용어 정리

  • 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL): 에이전트가 환경과 상호작용하며, 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝의 한 분야.
  • 결정적 정책 경사 (Deterministic Policy Gradient, DPG): 연속적인 행동 공간에서 사용되는 정책 경사 방법. 결정적 정책을 사용하며, 정책의 매개변수를 직접 업데이트하여 최적의 정책을 찾는다.
  • 정책 (Policy): 에이전트가 주어진 상태에서 어떤 행동을 할지 결정하는 함수.
  • 정책 경사 (Policy Gradient): 정책의 매개변수에 대한 기대 보상의 기울기. 정책을 보상이 증가하는 방향으로 업데이트하는 데 사용된다.
  • 행동 가치 함수 (Action-Value Function, Q-function): 에이전트가 특정 상태에서 특정 행동을 했을 때 얻을 수 있는 예상 누적 보상을 추정하는 함수.
  • DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient): DPG에 딥러닝 기술을 결합한 방법. 딥 신경망을 사용하여 정책과 Q-network를 모델링하고, 다양한 기술을 사용하여 학습의 안정성을 높인다.
  • 상태 (State): 에이전트가 환경을 인식하는 정보.
  • 행동 (Action): 에이전트가 환경에서 수행하는 동작.
  • 수렴 (Convergence): 학습 과정에서 모델이 원하는 값으로 점차적으로 접근하는 것.
  • 탐험 (Exploration): 에이전트가 새로운 행동을 시도하여, 환경에 대해 더 많은 정보를 얻는 과정.
  • 액터 (Actor): 정책을 나타내는 모델로, 상태를 입력으로 받아 행동을 출력한다.
  • 크리틱 (Critic): 행동 가치 함수를 나타내는 모델로, 주어진 상태-행동 쌍에 대한 가치를 추정한다.
  • 목표 네트워크 (Target Network): 학습의 안정성을 위해 사용되는 네트워크로, 현재 네트워크의 매개변수를 기반으로 업데이트된다.
  • 경험 재생 (Experience Replay): 이전 경험을 저장하고, 이를 활용하여 학습하는 기법.

강화 학습은 지속적으로 발전하고 있으며, DPG와 DDPG는 그 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 글을 통해 DPG의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고, 더 나아가 DDPG와 같은 발전된 형태에 대한 관심을 가질 수 있기를 바란다.

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