[AI] 강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network)의 기본 개념 정리 (Python 샘플코드 포함)
강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network)의 개념
강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network, RNN)은 강화 학습(Reinforcement Learning)과 심층 신경망(Deep Neural Network)을 결합한 형태입니다. 강화 학습은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 마치 “당근과 채찍”을 통해 동물을 훈련시키는 것과 유사합니다.
RNN은 이러한 강화 학습 과정을 심층 신경망을 통해 더욱 효과적으로 수행합니다.
(출처 : https://www.researchgate.net/figure/Deep-reinforcement-learning-scheme-A-deep-neural-network-learns-the-policy_fig1_360910430)
강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network)의 특징
- End-to-End 학습: 입력부터 출력까지 전체 과정을 신경망을 통해 직접 학습합니다.
- 높은 표현력: 심층 신경망을 사용하여 복잡한 함수 관계를 표현할 수 있습니다.
- 다양한 알고리즘 적용: Q-Learning, Policy Gradient 등 다양한 강화 학습 알고리즘을 적용할 수 있습니다.
- 현실 세계 문제 해결: 게임, 로봇 제어, 자연어 처리 등 다양한 현실 세계 문제 해결에 적용 가능합니다.
강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network)의 종류
- Q-Learning: Q-value를 사용하여 최적의 행동을 학습하는 방법입니다.
- Deep Q-Network (DQN): Q-Learning에 심층 신경망을 적용한 방법입니다.
- Policy Gradient: 정책 함수를 직접 학습하여 최적의 행동을 선택하는 방법입니다.
- Actor-Critic: Actor와 Critic 두 개의 신경망을 사용하여 학습하는 방법입니다.
강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network)의 장단점
장점
- 높은 성능: 복잡한 문제를 해결하는 데 뛰어난 성능을 보입니다.
- 자율 학습: 스스로 학습하므로, 사람이 직접 설계하기 어려운 전략을 학습할 수 있습니다.
- 다양한 분야 적용: 게임, 로봇 제어, 자연어 처리 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.
단점
- 학습 어려움: 학습이 불안정하거나 수렴하지 않을 수 있습니다.
- 많은 데이터 필요: 학습에 많은 데이터가 필요합니다.
- 계산 비용: 학습에 많은 계산 비용이 소요될 수 있습니다.
강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network)의 과정
- 상태 관찰(Observation): 에이전트는 현재 환경 상태를 관찰합니다. 관찰 결과는 신경망의 입력으로 사용됩니다.
- 행동 선택(Action Selection): 신경망은 관찰 결과를 바탕으로 최적의 행동을 선택합니다.
- 행동 수행(Action Execution): 에이전트는 선택된 행동을 실제로 수행합니다.
- 보상 획득(Reward Acquisition): 에이전트는 행동에 대한 보상 또는 벌칙을 받습니다.
- 학습(Learning): 에이전트는 받은 보상을 바탕으로 신경망의 가중치를 업데이트하여 행동 전략을 개선합니다.
- 반복(Iteration): 위 과정을 반복하며 학습을 진행합니다.
[PyTorch 활용, 각과정 샘플 코드]
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import gym
# 신경망 모델 정의
class QNetwork(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(QNetwork, self).__init__()
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, output_dim)
)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# 환경 생성
env = gym.make('CartPole-v1')
# 모델 생성
input_dim = env.observation_space.shape[0]
output_dim = env.action_space.n
model = QNetwork(input_dim, output_dim)
# 손실 함수 및 최적화 함수 정의
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 학습
num_episodes = 1000
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
# 행동 선택
state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
q_values = model(state)
action = torch.argmax(q_values).item()
# 행동 수행 및 보상 획득
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# 학습
next_state = torch.FloatTensor(next_state).unsqueeze(0)
target_q_values = model(next_state).detach()
target_q_values[0][action] = reward + (1 - done) * 0.99 * torch.max(target_q_values)
loss = criterion(q_values, target_q_values)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
state = next_state
if episode % 100 == 0:
print(f"Episode: {episode}, Loss: {loss.item()}")
env.close()
강화 학습 신경망(Reinforcement Neural Network) 사용 시 주의사항
- 환경 설정: 학습에 적합한 환경을 설정하는 것이 중요합니다.
- 보상 함수 설계: 적절한 보상 함수를 설계해야 합니다.
- 하이퍼파라미터 튜닝: 학습 효율을 높이기 위해 하이퍼파라미터를 적절하게 튜닝해야 합니다.
- 안정적인 학습: 학습이 불안정하거나 발산하지 않도록 학습 과정을 안정화해야 합니다.
예시
[Python, Stable Baselines3 활용, DQN 알고리즘]
import gym
from stable_baselines3 import DQN
env = gym.make('CartPole-v1')
model = DQN('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
obs = env.reset()
for i in range(1000):
action, _states = model.predict(obs)
obs, rewards, dones, info = env.step(action)
env.render()
if dones:
print("Episode finished after {} timesteps".format(i+1))
obs = env.reset()
env.close()