강화학습 방법 개요
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 행동하는 기계학습의 한 분야입니다. 다양한 방법론이 발전해왔으며, 주요 방법들을 다음과 같이 분류할 수 있습니다.
1. 가치 기반 방법 (Value-Based Methods)
Q-Learning
상태-행동 가치 함수(Q-function)를 학습하여 최적의 정책을 유도하는 off-policy 알고리즘입니다.
DQN (Deep Q-Network)
심층 신경망을 사용하여 Q-함수를 근사하고 경험 리플레이와 타겟 네트워크를 활용하여 학습 안정성을 높입니다.
2. 정책 기반 방법 (Policy-Based Methods)
REINFORCE
몬테카를로 정책 경사 알고리즘으로, 에피소드에서 얻는 총 보상에 따라 정책을 직접 최적화합니다.
Actor-Critic
정책(Actor)과 가치 함수(Critic) 모두를 학습하여 정책 경사의 분산을 줄이고 안정성을 높입니다.
PPO (Proximal Policy Optimization)
클리핑된 목적 함수를 사용하여 안정적이고 효율적인 정책 최적화를 수행합니다.
3. 모델 기반 방법 (Model-Based Methods)
Dyna-Q
실제 경험과 모델을 통한 가상 경험을 모두 활용하여 학습을 가속화합니다.
MuZero
DeepMind에서 개발한 알고리즘으로, 환경 역학을 직접 모델링하지 않고 계획에 필요한 정보만 학습합니다.
4. 하이브리드 및 기타 방법
SAC (Soft Actor-Critic)
최대 엔트로피 강화학습 프레임워크로, 탐색과 활용의 균형을 자동으로 조절합니다.
TD3 (Twin Delayed DDPG)
DDPG의 개선 버전으로, 더블 Q-학습과 지연된 정책 업데이트를 통해 안정성을 높입니다.
각 방법은 특정 문제 도메인과 환경 특성에 따라 다른 성능을 보이며, 최근 연구에서는 이러한 방법들을 결합하거나 개선하는 방향으로 발전하고 있습니다.
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