강화 학습은 인공지능 분야에서 빠르게 진화하고 있는 분야 중 하나입니다. 특히 Deep Reinforcement Learning(DRL)의 발전과 함께 경험 재생(Experience Replay) 기법은 효율적인 학습을 위한 필수적인 방법으로 자리잡았습니다. 이 글에서는 경험 재생 및 샘플 효율성을 향상시키기 위한 다양한 기법들, 특히 Prioritized Experience Replay에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.
1. 경험 재생(Experience Replay)이란?
경험 재생은 에이전트가 환경에서 경험한 상태, 행동, 보상, 다음 상태를 모아서 저장하고, 이후 학습에 활용하는 기법입니다. 이를 통해 에이전트는 과거 경험을 재사용하게 되어 데이터 효율성을 높이고, 같은 데이터를 여러 번 사용할 수 있습니다. 즉, 데이터를 무작위로 배치하여 학습함으로써 과적합(overfitting)을 줄이고 일반화(generalization) 성능을 향상시키는 데 기여합니다.
1.1 경험 재생 버퍼
경험 재생 버퍼는 에이전트가 환경과의 상호작용 과정에서 얻은 경험을 저장하는 장소입니다. 이 버퍼는 FIFO(First In First Out) 방식으로 동작하여, 일정량의 경험이 저장되면 가장 오래된 경험부터 삭제됩니다. 버퍼 크기는 종종 하이퍼파라미터로 설정되며, 일반적으로 1만에서 1백만 샘플까지 다양합니다.
2. 샘플 효율성(Sample Efficiency)
샘플 효율성은 에이전트가 얼마나 적은 데이터로부터 학습 성과를 내는지를 나타내는 중요한 측정 지표입니다. 강화 학습에서는 데이터 수집이 비용이 많이 드는 경우가 많기 때문에, 높은 샘플 효율성을 달성하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 경험 재생은 이러한 샘플 효율성을 높이는 데 기여하지만, 더 나은 성과를 위해 추가적인 기법들이 필요합니다.
2.1 경험 재생의 한계
경험 재생의 단점 중 하나는 리플레이 버퍼에 저장된 과거 경험들에서 학습하는 것이며, 이는 에이전트가 환경에서 현재의 상태를 잘 반영하지 못하게 만들 수 있습니다. 특히, 환경이 동적이며 시간이 지남에 따라 변화하는 경우, 너무 오래된 경험은 유용하지 않을 수 있습니다.
3. Prioritized Experience Replay
이제 Prioritized Experience Replay(PER)에 대해 살펴보겠습니다. PER은 경험 재생의 기본적인 개념을 한 단계 발전시켜, 버퍼에 저장된 경험에 우선순위를 매기는 방식입니다. 이를 통해 에이전트는 더욱 중요한 샘플로부터 더 많은 학습 기회를 가져갈 수 있게 됩니다.
3.1 우선순위 매기기
각 경험이 얼마나 중요한지를 판단하기 위해, TD 오차(Temporal Difference Error)를 사용하여 우선순위를 매깁니다. TD 오차는 벨만 방정식으로부터 계산된 값으로, 예측한 가치와 실제 보상 사이의 차이를 나타냅니다. 높은 TD 오차를 가진 샘플은 원본 데이터에서 주요한 정보를 담고 있다고 간주되어, 학습 과정에서 더 많이 선택될 수 있습니다.
3.2 샘플링 방법
우선순위에 따라 샘플링을 수행하기 위한 여러 방법이 존재합니다. 일반적으로는 우선순위를 기반으로 하는 확률적 샘플링 기법을 사용합니다. 이 때, 우선순위가 낮은 샘플은 선택될 확률이 낮아지며, 우선순위가 높은 샘플은 더 자주 선택될 수 있습니다.
3.3 PER의 구현
PER의 기본 흐름은 다음과 같습니다:
- 상태에 대한 행동을 선택하고 실행합니다.
- 새 상태 및 보상을 관찰합니다.
- 새로운 경험을 리플레이 버퍼에 저장합니다.
- 버퍼에서 샘플링하여 에이전트를 업데이트합니다.
- 우선순위를 업데이트합니다.
3.4 PER의 장점과 단점
PER은 에이전트가 중요한 경험을 더 많이 학습할 수 있도록 돕기 때문에, 더 나은 학습 속도를 자랑합니다. 하지만 필연적으로 추가적인 계산 비용이 발생하며, 새롭게 샘플링된 우선순위를 업데이트해야 하는 복잡성이 가중됩니다.
4. 추가적인 고급 기법
이제 경험 재생 및 PER 외에 다른 샘플 효율성을 높이기 위해 사용되는 여러 기법들을 살펴보겠습니다.
4.1 Double Q-Learning
Double Q-Learning은 Q-값의 오버에스티메이션 문제를 해결하기 위해 제안된 기술입니다. 일반적인 Q-learning에서는 최적의 행동을 선택하기 위해 Q-테이블을 업데이트 합니다. 하지만 이 과정에서 Q-값이 과대평가되는 경향이 있습니다. Double Q-Learning은 두 개의 Q-테이블을 사용하여, 현재 행동을 선택하기 위해 한 테이블을 앙상블하고, 다른 테이블을 사용하여 업데이트하여 과대평가 문제를 줄입니다.
4.2 Dueling Network Architectures
Dueling Network는 Q-value를 상태 가치와 Advantage로 분리한 구조입니다. 이를 통해 에이전트는 상태의 가치와 특정 행동의 상대적인 이점을 동시에 학습할 수 있습니다. 이 구조는 특히 선택할 행동의 수가 많은 복잡한 환경에서 샘플 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
4.3 사용 가능한 인지적 기법
과거 경험을 무작위로 선택하는 대신, 인지적 기법을 사용하여 각 샘플의 중요성을 평가하고, 그에 따라 선택적인 학습을 수행하는 방법도 존재합니다. 이 접근은 샘플의 재사용 빈도를 높이며, 학습 과정에서의 샘플 불균형 문제를 줄이는 데 기여합니다.
5. 사례 연구: OpenAI Gym에서의 PER 구현
이제 OpenAI Gym 환경에서 Prioritized Experience Replay를 실제로 구현해보는 예제를 설명하겠습니다. 이 예제에서는 CartPole 환경을 사용하여 간단한 DQN 에이전트를 작성할 것입니다.
import numpy as np
import random
import gym
from collections import deque
class PrioritizedReplayBuffer:
def __init__(self, capacity, alpha=0.6):
self.capacity = capacity
self.alpha = alpha
self.buffer = []
self.priorities = []
self.position = 0
def push(self, transition):
max_priority = max(self.priorities, default=1.0) if self.priorities else 1.0
if len(self.buffer) < self.capacity:
self.buffer.append(transition)
self.priorities.append(max_priority)
else:
self.buffer[self.position] = transition
self.priorities[self.position] = max_priority
self.position = (self.position + 1) % self.capacity
def sample(self, batch_size, beta=0.4):
priorities = np.array(self.priorities)
probabilities = priorities ** self.alpha
probabilities /= probabilities.sum()
indices = np.random.choice(len(self.buffer), size=batch_size, p=probabilities)
samples = [self.buffer[idx] for idx in indices]
total_samples = len(self.buffer)
weights = (total_samples * probabilities[indices]) ** -beta
weights /= weights.max()
return samples, indices, weights
def update_priorities(self, indices, priorities):
for idx, priority in zip(indices, priorities):
self.priorities[idx] = priority
def main():
env = gym.make('CartPole-v1')
replay_buffer = PrioritizedReplayBuffer(10000)
num_episodes = 1000
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
# 행동 선택 로직
action = env.action_space.sample()
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# 경험 추가
replay_buffer.push((state, action, reward, next_state, done))
# 샘플링
if len(replay_buffer.buffer) >= 32:
batch, indices, weights = replay_buffer.sample(32)
# 학습 로직
# ...
# 우선순기 업데이트
# ...
state = next_state
print(f'Episode {episode} finished')
if __name__ == "__main__":
main()
결론
본 포스트에서는 경험 재생과 샘플 효율성을 향상시키기 위한 다양한 기법들, 특히 Prioritized Experience Replay에 대해 알아보았습니다. 이러한 기법들은 강화 학습의 효율성을 높여줄 뿐만 아니라, 더욱 복잡한 환경에서도 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 향후 지속적인 연구와 실험을 통해 이러한 기법들을 더 발전시켜 효과적인 강화 학습 솔루션을 만들어 나가길 기대합니다.