딥러닝 파이토치 강좌, 큐-러닝

딥러닝을 활용한 큐-러닝에 대한 깊이 있는 탐구

1. 큐-러닝이란?

큐-러닝(QLearning)은 강화 학습의 한 형태로, 에이전트가 환경과 상호작용하여 최적의 행동을 학습하도록 돕습니다. 큐-러닝의 핵심 아이디어는 각 상태(state)에서 가능한 행동(action)에 대한 가치(value)를 저장하는 큐를 사용하는 것입니다. 이는 에이전트가 선택할 수 있는 최적의 행동을 결정하는 데 도움을 줍니다.

큐-러닝은 일반적으로 Markov Decision Process(MDP)에 기반하며, 다음과 같은 요소로 구성됩니다:

상태(S): 에이전트가 처해 있는 환경의 상황.
행동(A): 에이전트가 취할 수 있는 가능한 행동들.
보상(R): 특정 행동을 취했을 때 에이전트가 받는 점수.
가치 함수(Q): 특정 상태에서 특정 행동이 얼마나 좋다고 판단하는 지표.

2. 큐-러닝 알고리즘

큐-러닝 알고리즘은 Q함수를 업데이트하는 기본 아이디어를 포함합니다. 에이전트는 각 시간 단계에서 다음의 절차를 따릅니다:

현재 상태를 기반으로 행동을 선택한다.
선택한 행동을 수행한 후 새로운 상태를 관찰하고 보상을 받는다.
Q함수를 업데이트한다.

Q함수 업데이트는 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있습니다:

Q(S, A) <- Q(S, A) + α(R + γ * max(Q(S', A')) - Q(S, A))

여기서 α는 학습률, γ는 할인율을 나타냅니다. 이 두 요소는 에이전트가 과거 경험을 얼마나 반영할지를 결정합니다.

3. PyTorch로 큐-러닝 구현하기

이제 PyTorch를 사용하여 큐-러닝을 간단하게 구현해보겠습니다. 이 예제에서는 OpenAI의 Gym 라이브러리를 사용하여 환경을 만들고, 큐-러닝 에이전트를 학습시킬 것입니다.

import gym
import numpy as np
import random

# 하이퍼파라미터
LEARNING_RATE = 0.1
DISCOUNT_FACTOR = 0.9
EPISODES = 1000

# 환경 설정
env = gym.make('Taxi-v3')
Q_table = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])

def select_action(state, epsilon):
    if random.uniform(0, 1) < epsilon:
        return env.action_space.sample()  # 랜덤 행동 선택
    else:
        return np.argmax(Q_table[state])  # 가장 높은 Q값의 행동 선택

for episode in range(EPISODES):
    state = env.reset()
    done = False
    epsilon = 1.0 / (episode / 100 + 1)  # 탐사율

    while not done:
        action = select_action(state, epsilon)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        
        # Q함수 업데이트
        Q_table[state][action] += LEARNING_RATE * (reward + DISCOUNT_FACTOR * np.max(Q_table[next_state]) - Q_table[state][action])
        
        state = next_state

print("학습 완료")

# 샘플 테스트
state = env.reset()
done = False
while not done:
    action = np.argmax(Q_table[state])  # 최적 행동 선택
    state, reward, done, _ = env.step(action)
    env.render()  # 환경 출력

4. 큐-러닝의 장단점

큐-러닝의 주요 장점은 다음과 같습니다:

단순하고 이해하기 쉬운 알고리즘
모델이 없는 환경에서도 작동 가능

하지만 다음과 같은 단점을 가지고 있습니다:

상태 공간이 클 경우 학습 속도가 느려질 수 있음
탐사-착취 균형이 어렵다

1. 큐-러닝이란?

2. 큐-러닝 알고리즘

3. PyTorch로 큐-러닝 구현하기

4. 큐-러닝의 장단점

관련