ML: 심층 강화 학습의 세부 원리

심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)은 강화 학습에 심층 신경망(Deep Neural Network)을 결합하여 대규모 상태 공간에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 한 기술입니다. 이번 글에서는 심층 강화 학습의 주요 알고리즘인 DQN, DDQN, DDPG, A3C의 원리를 살펴보겠습니다.

1. 심층 강화 학습의 필요성

기존 강화 학습 알고리즘(예: Q-Learning)은 상태 공간이 크거나 복잡할 때 학습이 어려웠습니다. 심층 강화 학습은 다음과 같은 이유로 강화 학습의 한계를 극복합니다.

• 고차원 상태 공간: 이미지나 연속적인 데이터를 처리 가능.
• 일반화 능력: 심층 신경망을 통해 다양한 환경에서도 패턴 학습.
• 복잡한 환경 대응: 전통적인 테이블 기반 접근법의 한계를 극복.

2. 주요 알고리즘

(1) DQN (Deep Q-Network)
DQN은 Q-Learning에 심층 신경망을 도입하여 Q-값을 근사합니다.

• 특징:
  • Q-값을 예측하기 위해 심층 신경망 사용.
  • 경험 재현(Replay Buffer)과 타깃 네트워크(Target Network)를 도입하여 학습 안정성 개선.

DQN 학습 과정

1. 현재 상태 \( s \)를 입력으로 받아 각 행동 \( a \)의 Q-값 예측.
2. 행동 \( a \)를 선택하고 보상 \( r \)과 다음 상태 \( s’ \)를 얻음.
3. 경험 재현을 통해 무작위 샘플링 후 Q-값 업데이트: \(Q(s, a) = r + \gamma \max_{a'} Q(s', a')\)

DQN 구현 예제 (구조)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# DQN 모델 정의
model = Sequential([
    Dense(24, input_dim=4, activation='relu'),
    Dense(24, activation='relu'),
    Dense(2, activation='linear')  # 행동 공간의 크기
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

(2) DDQN (Double DQN)
DQN의 개선된 버전으로, Q-값의 과대추정을 방지합니다.

• 기본 아이디어:
  Q-값 업데이트 시 행동 선택과 Q-값 평가를 분리.
  \(Q(s, a) = r + \gamma Q(s', \text{argmax}_{a'} Q(s', a'; \theta), \theta')\)
• 장점:
  안정적인 학습과 더 나은 성능.

(3) DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
DDPG는 연속적인 행동 공간에서 작동하는 강화 학습 알고리즘입니다.

• 기반: Actor-Critic 구조를 활용.
  • Actor: 정책 네트워크로 최적의 행동 선택.
  • Critic: Q-값을 예측하여 Actor의 행동을 평가.
• 특징:
  • 연속적인 행동 환경에 적합.
  • Deterministic 정책을 사용하여 행동 선택.

DDPG 학습 과정

1. Actor가 상태 \( s \)를 기반으로 행동 \( a \)를 생성.
2. Critic이 \( Q(s, a) \)를 학습하여 Actor 업데이트.

(4) A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
A3C는 멀티스레딩을 사용하여 강화 학습의 효율성을 높인 알고리즘입니다.

• 특징:
  • 여러 에이전트가 독립적으로 학습하고, 결과를 통합.
  • Actor-Critic 구조를 기반으로 Advantage 함수를 사용하여 업데이트.

Advantage 함수:
상태 \( s \)에서 행동 \( a \)의 상대적인 가치를 측정.
\(A(s, a) = Q(s, a) - V(s)\)

• 장점:
  • 빠른 학습 속도.
  • 분산 학습을 통한 더 나은 일반화.

주요 알고리즘 비교

알고리즘	주요 특징	활용 사례
DQN	심층 신경망으로 Q-값 근사, 경험 재현 사용	게임 플레이, 로봇 제어
DDQN	Q-값 과대추정 방지, DQN의 안정성 개선	게임, 자율주행
DDPG	연속적인 행동 공간에서 작동, Actor-Critic 구조	자율주행, 로봇 팔 제어
A3C	멀티스레딩 기반 빠른 학습, Advantage 함수 사용	대규모 환경, 복잡한 문제 해결

정리

• 심층 강화 학습은 심층 신경망을 활용하여 대규모 상태 공간에서 효율적으로 학습 가능.
• 주요 알고리즘: DQN, DDQN, DDPG, A3C.
  • DQN/DDQN: Q-값 기반 학습.
  • DDPG/A3C: Actor-Critic 구조로 연속적/복잡한 문제 해결.

다음 글 예고:
심층 강화 학습의 “응용 사례”로 자율주행, 게임 플레이, 금융 모델링 등의 구체적인 활용 방법을 소개하겠습니다.