[강화학습] 시뮬레이션과 경험 재플레이

강화학습에서 시뮬레이션과 경험 재플레이(Experience Replay)는 학습 효율을 높이고, 에이전트가 더 빠르고 효과적으로 최적의 정책을 학습할 수 있도록 돕는 중요한 개념입니다.

1. 시뮬레이션(Simulation)

• 시뮬레이션은 실제 환경에서 에이전트를 훈련시키기 전에, 가상의 환경에서 에이전트가 경험을 쌓을 수 있도록 하는 방법입니다.

• 강화학습에서 에이전트는 실제 환경에서 직접 행동을 취하면서 학습하는데, 이는 시간이 많이 소요될 수 있고 위험할 수도 있습니다. 그래서 시뮬레이션 환경을 통해 다양한 상황을 모델링하고, 에이전트가 더 많은 경험을 쌓을 수 있도록 돕습니다.

• 예를 들어, 자율주행차의 경우 실제 도로에서 훈련하는 대신 시뮬레이션을 통해 다양한 교통 상황을 경험하게 할 수 있습니다.

2. 경험 재플레이(Experience Replay)

• 경험 재플레이는 에이전트가 학습하는 동안 얻은 경험을 메모리에 저장하고, 이 저장된 경험을 나중에 다시 꺼내어 학습에 사용하는 방법입니다. 이렇게 하면 에이전트는 다양한 경험을 반복해서 학습할 수 있으며, 상관성 없는 데이터를 학습하여 더 안정적이고 효율적인 학습이 가능합니다.

• 경험 재플레이는 주로 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에서 사용되며, DQN(Deep Q-Network) 등의 알고리즘에서 핵심적인 역할을 합니다.

3. 작동 방식

• 에이전트는 환경에서 (상태, 행동, 보상, 다음 상태)의 튜플을 얻습니다.

• 이 경험을 리플레이 버퍼(Replay Buffer)에 저장합니다.

• 일정 주기마다 리플레이 버퍼에서 무작위로 경험을 샘플링하여 학습에 사용합니다.

4. 장점

• 상관성 감소: 에이전트는 최근 경험들 사이에 강한 상관관계가 있을 수 있는데, 경험을 랜덤하게 샘플링하면 상관성을 줄이고 독립적이고 동일 분포(i.i.d) 데이터에 가까워져 더 효과적인 학습이 가능합니다.

• 효율성 향상: 이전에 경험한 데이터를 재사용함으로써 데이터를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.

• 배치 학습: 에이전트는 경험을 한 번에 학습하지 않고, 배치(batch)로 학습하여 더 안정적이고 빠른 수렴을 이끌어낼 수 있습니다.

5. 경험 재플레이 예시

예를 들어, 게임에서 에이전트가 여러 가지 상황을 경험했다고 가정해 봅시다. “상태 A에서 행동 B를 취했을 때 보상 C를 받음”이라는 정보를 기억하고 있다면, 이 경험을 반복적으로 사용하여 그 행동이 정말 좋은 선택인지를 학습하게 됩니다. 이 경험을 단 한 번의 학습에만 사용하지 않고, 여러 번 반복해서 학습할 수 있기 때문에 학습 효과가 증가합니다.

결론

시뮬레이션은 에이전트가 실제 환경에서 바로 학습하는 대신 가상의 환경에서 경험을 얻도록 돕는 방법이고, 경험 재플레이는 얻은 경험을 반복적으로 사용하여 효율적이고 안정적인 학습을 도와주는 기법입니다. 이 두 개념은 딥 강화학습에서 학습 속도와 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.