[강화학습] 시간차 학습(Temporal-Difference Learning)
시간차 학습
시간차 학습(Temporal-Difference Learning, TD Learning)은 강화학습의 한 형태로, 학습자가 현재 상태의 가치와 다음 상태의 가치 차이(시간 차이)를 통해 학습하는 방법입니다. 이 방법은 경험을 바탕으로 예측을 업데이트하며, 강화 학습의 핵심 원칙인 보상과 행동과의 관계를 모델링하기 위해 사용됩니다.
강화학습 내에서의 시간차 학습의 중요성
시간차 학습은 강화학습에서 중요한 역할을 합니다. 그 이유는 이 방법이 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 자신의 행동을 평가하고 최적화하는 데 있어 효과적이기 때문입니다. 이는 복잡한 환경에서도 장기적인 보상을 최대화하는 행동 전략을 학습할 수 있다는 의미가 됩니다.
시간차 학습과 다른 학습 방법과의 비교
시간차 학습은 몬테카를로 방법이나 동적 프로그래밍과 같은 다른 강화학습 방법과 비교될 수 있습니다. 몬테카를로 방법은 에피소드가 완료된 후에만 학습이 진행되지만, 시간차 학습은 한 스텝이 지난 후 즉각적으로 학습이 가능합니다. 동적 프로그래밍은 전체 상태 공간에 대한 정확한 모델을 필요로 하는 반면, 시간차 학습은 모델이 없는 방법으로, 직접 경험을 통해서만 학습합니다.
시간차 학습의 핵심 원리
보상 예측과 가치함수
시간차 학습에서 에이전트의 목표는 각 상태의 가치 함수를 예측하는 것입니다. 가치 함수는 특정 상태에서 시작해 에이전트가 얻을 수 있는 향후 보상의 합입니다. 이는 에이전트가 어떤 상태가 좋고 어떤 상태가 나쁜지 평가하는 데 사용됩니다.
할인된 미래 보상과 학습률
할인율(γ)은 미래 보상의 현재 가치를 결정하는 데 사용되며, 학습률(α)은 가치 함수나 정책을 얼마나 빠르게 업데이트할지 결정합니다. 할인율은 장기적인 보상을 어느 정도 중요시할지 결정하는 반면, 학습률은 새로운 정보를 얼마나 빠르게 통합할지 결정합니다.
TD 오류(Temporal-Difference Error)와 그 의미
TD 오류는 실제로 얻은 보상과 추정한 가치 사이의 차이입니다. 이 오류는 에이전트의 예측이 얼마나 정확한지를 나타내며, 학습 과정에서 이 오류를 최소화하도록 에이전트의 행동이나 가치 예측이 조정됩니다.
기본 알고리즘: TD(0)
TD(0) 알고리즘의 동작 원리
TD(0)는 가장 간단한 형태의 시간차 학습 방법입니다. 이 알고리즘은 현재 상태의 가치 추정과 다음 상태의 가치 추정 사이의 차이를 사용하여 현재 상태의 가치를 업데이트합니다.
여기서 는 현재 상태의 가치, 은 받은 보상, 은 다음 상태의 가치, 는 학습률, 그리고 는 할인율입니다.
상태 가치함수의 업데이트 방식
상술된 공식에 따라, TD(0)는 에이전트가 경험을 통해 가치 추정치를 점진적으로 개선해 나갑니다. 각 시간 스텝에서의 가치 함수 업데이트는 현재 상태의 실제 보상과 예상되는 미래 가치 사이의 차이(TD 오류)에 기반합니다.
TD(0)의 예시와 활용 방법
예를 들어, 체스 게임에서 특정 이동 후 에이전트가 예상하지 못한 이익을 얻었다면, TD(0) 알고리즘은 해당 이동으로 가는 상태의 가치를 증가시켜 이동의 장점을 반영할 수 있습니다. 이는 에이전트가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
다단계 시간차 학습: TD(λ) 및 SARSA
TD(λ)의 개념과 작동 메커니즘
TD(λ)는 TD(0)을 확장한 알고리즘으로, 여러 시간 단계에 걸친 학습을 가능하게 합니다. TD(λ)는 Eligibility Traces라는 메커니즘을 사용해 특정 상태의 가치를 업데이트할 때 과거의 선택을 고려합니다. 이는 단기간과 장기간의 보상 효과를 모두 반영하게 됩니다.
SARSA 알고리즘의 이해와 적용
SARSA(State-Action-Reward-State-Action)는 여전히 TD 학습에 기반을 둔 알고리즘이지만, 행동 선택 정책을 명시적으로 모델링합니다. 즉, 다음 상태 뿐만 아니라 다음 행동의 예상 가치도 고려하여 현재 상태의 가치를 업데이트합니다. 이는 정책을 따르는 방식에서 안정적으로 학습할 수 있게 돕습니다.
Eligibility Traces의 도입과 이점
Eligibility Traces는 각 상태가 ‘얼마나 자격이 있는가’를 나타내는 값으로, 상태가 TD 오류에 얼마나 기여하는지를 파악하는 데 사용됩니다. 이 메커니즘을 통해 강화학습 알고리즘은 보상을 받을 때 어떤 상태와 행동이 중요했는지 더 잘 이해하고, 이를 통해 더 효과적으로 학습할 수 있습니다.
함수 근사를 이용한 시간차 학습
함수 근사의 필요성과 장점
함수 근사는 높은 차원의 상태 공간을 가진 문제에서 상태 가치 함수를 추정하는 데 유용합니다. 이는 상태 공간이 너무 클 경우 모든 상태를 명시적으로 취급하는 것이 불가능하기 때문에 필요합니다. 함수 근사를 사용하면, 유사한 상태들을 일반화하여 보다 효율적인 학습이 가능해집니다.
선형 함수 근사와 비선형 함수 근사의 예시
선형 함수 근사는 각 상태의 특성을 선형적으로 결합하여 상태의 가치를 추정합니다. 반면, 비선형 함수 근사, 예를 들어 신경망을 사용하는 경우, 더 복잡한 상태-가치 관계를 모델링할 수 있습니다. 신경망은 고차원의 상태 공간에서도 효과적인 학습을 가능하게 합니다.
함수 근사를 활용한 시간차 학습 알고리즘의 구현
함수 근사를 사용한 시간차 학습 알고리즘의 구현은, 상태를 입력으로 받아 가치를 출력하는 함수(예: 가중치가 있는 선형 결합 또는 신경망)를 학습시키는 과정입니다. 학습 과정은 TD 오류를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정해 가면서 이뤄집니다. 이는 복잡한 환경에서도 효율적인 가치 함수의 추정을 가능하게 합니다.