강화학습(Deep Reinforcement Learning)에서 에이전트는 환경과 상호작용하며 학습합니다. 이 과정에서 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 최적의 행동을 선택해야 합니다. 그러나, 에이전트의 행동과 보상은 매우 다양하고 무작위적일 수 있으며, 이로 인해 표본(sample) 효율성이 떨어지고 학습이 방해받을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 사용하는 기법이 바로 경험 재생(Experience Replay)입니다.
1. 경험 재생의 개념
경험 재생은 에이전트가 환경에서 얻은 과거의 경험을 저장하고, 이 경험을 미니 배치로 샘플링하여 학습하는 기법입니다. 이 방식은 다음과 같은 장점을 제공합니다:
- 상관관계 감소: 연속된 경험들은 서로 강한 상관관계를 가지며 이를 학습할 경우 과적합(overfitting)될 수 있습니다. 경험 재생을 통해 과거의 다양한 경험들을 랜덤하게 샘플링하여 학습함으로써 이러한 상관관계를 줄입니다.
- 효율적인 데이터 사용: 과거의 경험을 재사용함으로써 학습에 필요한 데이터 양을 줄이고, 더 적은 샘플로도 효과적인 학습이 가능합니다.
- 안정성의 향상: 경험 재생을 통해 에이전트의 Q-값(Q-values) 업데이트가 더욱 안정적이 됩니다. 이는 보상을 최대화하기 위한 정책 개선 과정에서도 마찬가지입니다.
2. 경험 재생의 구조
경험 재생은 다음과 같은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.
2.1. 경험 저장소(Replay Buffer)
경험 저장소는 에이전트가 환경에서 상호작용 하면서 얻은 경험(상태, 행동, 보상, 다음 상태)을 저장하는 곳입니다. 이 저장소는 FIFO(선입선출) 구조로 구성되어, 새로운 경험이 추가될 때 오래된 경험은 삭제됩니다.
2.2. 미니 배치 샘플링
경험 저장소에 저장된 경험들 중 무작위로 샘플을 선택하여 미니 배치를 구성합니다. 선택된 경험들은 에이전트의 Q-값을 업데이트하는 데 사용됩니다.
3. 경험 재생 구현
그럼 경험 재생을 파이썬으로 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다. 아래는 간단한 경험 재생 클래스의 예제입니다.
import random
from collections import deque
class ReplayBuffer:
def __init__(self, max_size):
self.buffer = deque(maxlen=max_size) # 경험 저장소 초기화
def add(self, experience):
self.buffer.append(experience) # 경험 추가
def sample(self, batch_size):
return random.sample(self.buffer, batch_size) # 랜덤하게 미니 배치 샘플링
def size(self):
return len(self.buffer) # 저장소 크기 확인
이 코드는 파이썬의 deque 모듈을 사용하여 효율적인 경험 저장소를 구현합니다. 경험은 튜플의 형태로 (상태, 행동, 보상, 다음 상태)로 구성됩니다.
3.1. 경험 추가
에이전트가 환경과 상호작용을 통해 경험을 얻을 때마다 add 메서드를 통해 경험을 추가합니다. 예를 들어:
buffer = ReplayBuffer(max_size=10000)
# 새로운 경험을 에이전트에서 얻음
state, action, reward, next_state = get_experience_from_environment()
buffer.add((state, action, reward, next_state)) # 경험 추가
3.2. 미니 배치 샘플링 및 업데이트
경험 저장소에서 랜덤하게 미니 배칭된 경험을 샘플링하여 Q-값을 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어:
batch_size = 32
if buffer.size() > batch_size:
batch = buffer.sample(batch_size) # 미니 배치 샘플링
for state, action, reward, next_state in batch:
# Q-값 업데이트 로직
q_value = update_q_value(state, action, reward, next_state) # Q-값 업데이트 함수
4. 샘플 효율성을 높이는 기타 기법들
경험 재생 외에도 샘플 효율성을 높이기 위한 여러 기법들이 존재합니다. 여기서는 몇 가지 기법을 소개하겠습니다.
4.1. 우선 경험 재생 (Prioritized Experience Replay)
우선 경험 재생은 경험 저장소에서 샘플링할 때, 더 중요한 경험을 우선적으로 선택하는 방법입니다. 이는 난이도가 높은 경험이나 에이전트가 잘못된 행동을 했을 때의 경험에 더 높은 우선순위를 부여함으로써, 빠르게 학습할 수 있도록 돕습니다.
class PrioritizedReplayBuffer:
def __init__(self, max_size):
self.buffer = []
self.priorities = []
self.max_size = max_size
def add(self, experience, priority):
if len(self.buffer) >= self.max_size:
self.buffer.pop(0)
self.priorities.pop(0)
self.buffer.append(experience)
self.priorities.append(priority) # 경험 추가 시 우선순위 저장
def sample(self, batch_size):
probabilities = [p for p in self.priorities] # 샘플링 확률
# 샘플링
batch = random.choices(self.buffer, k=batch_size, weights=probabilities)
return batch
4.2. 더블 DQN(Double DQN)
더블 DQN은 Q-값의 과추정 문제를 해결하기 위해 두 개의 Q-네트워크를 사용하는 기법입니다. 한 네트워크는 행동을 선택하고, 다른 네트워크는 Q-값을 평가하는 역할을 합니다.
4.3. 자주적 탐험(Epsilon-Greedy Exploration)
자주적 탐험은 에이전트가 랜덤하게 행동을 선택할 확률을 점차 줄여 가며 최적의 행동을 찾는 방법입니다. 초기에는 에이전트가 여러 환경을 탐험할 수 있도록 높은 확률로 랜덤 행동을 취하되, 학습이 이루어질수록 이 확률을 줄여 점점 더 최적의 행동을 선택하도록 합니다.
5. 결론
경험 재생은 강화 학습에서 샘플 효율성을 높이고 안정적인 학습을 지원하는 아주 중요한 기법입니다. 이를 통해 에이전트는 더 적은 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있으며, 다양한 경험을 효과적으로 활용할 수 있습니다. 또한, 우선 경험 재생이나 더블 DQN과 같은 추가적인 기법들을 활용함으로써 더욱 향상된 성능을 기대할 수 있습니다.
강화 학습의 세계에서 경험 재생은 에이전트의 성공적인 학습을 위한 기본기이자 핵심 기술입니다. 이를 통해 심층 강화 학습이 더욱 발전하고, 다양한 실제 문제 해결에도 적용될 수 있기를 기대합니다.