18. 정책 기반 강화학습 PPO, A3C, SAC 이해하기, 각 알고리즘의 특징과 응용 사례

강화학습(reinforcement learning, RL)은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 정책을 학습하는 방법입니다. 이 글에서는 정책 기반 강화학습의 한 형태인 Proximal Policy Optimization (PPO), Asynchronous Actor-Critic (A3C), 그리고 Soft Actor-Critic (SAC) 알고리즘에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다. 각 알고리즘의 특징과 실제 적용 사례를 분석하여, 이론과 실습의 다리를 놓고자 합니다.

정책 기반 강화학습의 기본 개념

정책 기반 강화학습에서는 에이전트가 특정 상황에서 어떤 행동을 선택할지를 결정하는 ‘정책’을 학습합니다. 정책은 상태를 입력으로 받아 행동을 출력하는 함수로, 주로 신경망을 사용하여 구현됩니다. 정책 기반 방법의 장점은 연속적인 행동 공간을 다룰 수 있고, 확률적 정책을 사용하여 탐험을 유도할 수 있다는 점입니다.

1. Proximal Policy Optimization (PPO)

1.1 PPO 개요

PPO는 2017년 OpenAI에 의해 제안된 정책 기반 강화학습 알고리즘으로, 안정성과 샘플 효율성을 동시에 유지하면서도 성능을 높이기 위해 설계되었습니다. PPO는 클리핑 방식을 통해 정책 업데이트의 크기를 제어하여, 정책이 지나치게 크게 변경되지 않도록 합니다.

1.2 PPO의 특징

  • 자기 감독 학습: 이전 정책에 대한 확률 분포를 유지하며, 효율적으로 새롭고 안전한 정책을 학습합니다.
  • 클리핑 기법: 정책의 변화폭을 제한하여 학습의 불안정을 최소화합니다.
  • 샘플 효율성: PPO는 기존 정책으로부터 수집한 샘플을 재사용하여 학습 효율을 극대화합니다.

1.3 PPO 알고리즘 구조


1. 초기화: 정책 네트워크와 가치 네트워크를 초기화합니다.
2. 환경에서 에피소드 수집: 현재의 정책을 기반으로 환경과 상호작용하여 샘플을 수집합니다.
3. 보상 계산: 수집된 샘플에 대해 할인된 보상을 계산합니다.
4. 정책 업데이트:
   a. 클리핑 손실 함수를 정의합니다.
   b. 손실 함수를 최소화하는 방향으로 정책 파라미터를 업데이트합니다.
5. 반복: 2-4 단계를 반복하여 정책을 개선합니다.

1.4 PPO 구현 예제


import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf

class PPOAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.policy_model = self.build_model()
        self.value_model = self.build_value_model()

    def build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(self.state_size,)),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='softmax')
        ])
        model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
        return model

    def build_value_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(self.state_size,)),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(1)
        ])
        model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
        return model

    def update_policy(self, states, actions, advantages):
        # 정책 업데이트 코드
        pass  # 이곳에 PPO의 업데이트 로직을 삽입합니다.

# 환경과 에이전트를 초기화
env = gym.make('CartPole-v1')
agent = PPOAgent(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n)

1.5 PPO의 응용 사례

PPO는 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되고 있습니다. 그 중 몇 가지를 소개하겠습니다:

  • 로봇 제어: 로봇 팔의 움직임을 최적화하여 보다 빠르고 정밀한 작업을 수행하도록 학습합니다.
  • 게임 AI: 비디오 게임에서의 캐릭터 행동을 최적화하여 플레이어 경험을 향상시킵니다.

2. Asynchronous Actor-Critic (A3C)

2.1 A3C 개요

A3C는 2016년 구글 딥마인드에 의해 개발된 강화학습 알고리즘으로, 여러 개의 에이전트를 비동기적으로 학습하여 샘플 효율성을 높이고, 안정성을 향상시킵니다. A3C는 값을 평가하는 ‘액터’와 정책을 학습하는 ‘크리틱’을 결합한 것입니다.

2.2 A3C의 특징

  • 비동기 학습: 여러 경량의 에이전트를 동시에 학습시켜, 더 빠른 학습 속도를 구현합니다.
  • 정책 및 값 학습: A3C는 액터와 크리틱을 동시의 비율로 사용하여 정책을 개선하고, 예측된 상태 가치로 보상을 평가합니다.
  • 트레이닝 안정성: 비동기적 학습 방식 덕분에 서로 다른 경험을 활용하여 학습의 변동성을 줄입니다.

2.3 A3C 알고리즘 구조


1. 여러 개의 클론 에이전트를 생성합니다.
2. 각 에이전트가 환경에서 경험을 수집합니다.
3. 각 에이전트의 경험을 공유하여 공통의 글로벌 모델을 업데이트합니다.
4. 글로벌 모델의 파라미터를 각 에이전트에 전송하여 동기화합니다.
5. 2-4 단계를 반복하여 학습합니다.

2.4 A3C 구현 예제


import tensorflow as tf
import gym
import threading
import numpy as np

class A3CAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.global_model = self.build_model()
        self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

    def build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='softmax')
        ])
        return model

    def train(self):
        pass  # A3C의 학습 로직을 구현합니다.

# 환경과 에이전트 생성
env = gym.make('CartPole-v1')
agent = A3CAgent(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n)

2.5 A3C의 응용 사례

A3C는 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 몇 가지 주요 사례는 다음과 같습니다:

  • 자율주행차: 차량의 주행 경로를 최적화하는 데 사용됩니다.
  • 게임: 복잡한 환경에서 적대적 AI 캐릭터의 행동을 최적화합니다.

3. Soft Actor-Critic (SAC)

3.1 SAC 개요

Soft Actor-Critic (SAC)은 2018년 제안된 오프라인 강화학습 알고리즘으로, 액터-크리틱 구조를 기반으로 하며, 엔트로피 보상을 포함하여 샘플 수집의 안정성을 높이고, 정책의 다양성을 보존하는 데 중점을 두고 설계되었습니다.

3.2 SAC의 특징

  • 확률적 정책: SAC는 확률적 정책을 사용하여 높은 엔트로피를 유지하며 탐색을 촉진합니다.
  • 엔트로피 보상: 정책의 다양성을 높이기 위해 엔트로피 보상을 추가하여 더 많은 탐색을 유도합니다.
  • 샘플 효율성: SAC는 오프라인 학습에서 우수한 성능을 발휘하며, 이전 경험을 잘 활용합니다.

3.3 SAC 알고리즘 구조


1. 정책 네트워크와 두 개의 가치 네트워크를 초기화합니다.
2. 경험 리플레이 버퍼를 사용하여 샘플을 저장합니다.
3. 에이전트가 환경과 상호작용하여 경험을 수집합니다.
4. 엔트로피 보상을 포함한 손실 함수를 기반으로 네트워크를 업데이트합니다.
5. 반복하여 정책의 성능을 향상시킵니다.

3.4 SAC 구현 예제


import tensorflow as tf
import gym

class SACAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.policy_model = self.build_policy_model()
        self.value_model1 = self.build_value_model()
        self.value_model2 = self.build_value_model()

    def build_policy_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='tanh')
        ])
        return model

    def build_value_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(1)
        ])
        return model

    def update(self):
        pass  # SAC의 업데이트 로직을 구현합니다.

# 환경과 에이전트 생성
env = gym.make('Pendulum-v0')
agent = SACAgent(env.observation_space.shape[0], env.action_space.shape[0])

3.5 SAC의 응용 사례

SAC는 복잡한 연속적 행동 공간을 가진 다양한 문제에서 뛰어난 성능을 보입니다. 다음은 몇 가지 주요 사례입니다:

  • 로봇 제어: 로봇 팔의 정밀한 움직임 학습에 효과적입니다.
  • 시뮬레이션 환경: 자동화된 트레이딩 시스템에서 최적의 전략을 학습합니다.

결론

PPO, A3C, SAC는 각기 다른 특징과 장점을 가진 정책 기반 강화학습 알고리즘으로, 각각의 알고리즘이 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이들의 성능과 안정성은 특정 문제에 대해 더 나은 해결책을 제공할 수 있으며, 이는 여러분의 프로젝트에 큰 도움이 될 것입니다. 앞으로도 강화학습에 대한 연구와 개발이 지속되길 기대합니다.