Tech & Traditions: Actor

2025년 3월 4일 화요일

[강화학습] Actor-Critic Learning

강화학습의 Actor-Critic 학습이란?

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능이 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하도록 학습하는 방법입니다. 그중에서도 Actor-Critic 학습은 강화학습에서 널리 사용되는 효율적인 알고리즘 중 하나입니다.

1. Actor-Critic의 기본 개념

Actor-Critic 방법은 Actor(행동자)와 Critic(평가자)라는 두 가지 신경망을 사용하여 학습합니다.

Actor (행동자): 현재 상태에서 어떤 행동을 할지를 결정합니다.
Critic (평가자): Actor가 선택한 행동이 얼마나 좋은지를 평가합니다.

즉, Actor는 행동을 결정하고, Critic은 그 행동이 얼마나 좋은지 평가하여 Actor를 개선하는 방식으로 학습이 진행됩니다.

2. Actor-Critic의 동작 원리

Actor-Critic 알고리즘의 학습 과정은 다음과 같습니다.

환경에서 현재 상태(s)를 관찰합니다.
Actor가 현재 상태에서 행동(a)을 결정합니다.
그 행동을 실행하고, 보상(r)과 새로운 상태(s')를 얻습니다.
Critic이 행동의 가치를 평가하고, Actor가 이를 참고하여 정책을 업데이트합니다.
이 과정을 반복하여 점점 더 나은 행동을 학습합니다.

3. Actor-Critic의 장점

정책 기반과 가치 기반의 결합: 정책을 직접 최적화하는 Actor와 가치를 평가하는 Critic을 함께 사용하여 안정적인 학습이 가능합니다.
샘플 효율성 증가: Critic이 가치 평가를 도와주므로 정책을 더 빠르게 개선할 수 있습니다.
고차원 상태에서도 효과적: 복잡한 환경에서도 잘 작동합니다.

4. 간단한 Actor-Critic 코드 (파이썬)

아래는 기본적인 Actor-Critic 학습의 구조를 보여주는 간단한 코드입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Actor(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(Actor, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(state_dim, action_dim)

    def forward(self, state):
        return torch.softmax(self.fc(state), dim=-1)

class Critic(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim):
        super(Critic, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(state_dim, 1)

    def forward(self, state):
        return self.fc(state)

state_dim = 4  # 예제 환경에서 상태의 차원 수
action_dim = 2  # 예제 환경에서 가능한 행동 수

actor = Actor(state_dim, action_dim)
critic = Critic(state_dim)

print("Actor Network:", actor)
print("Critic Network:", critic)

5. 결론

Actor-Critic 학습 방법은 강화학습에서 강력한 기법으로, 많은 최신 인공지능 기술에 사용됩니다. 특히, 정책 기반과 가치 기반의 장점을 모두 활용하여 더 효율적인 학습을 할 수 있습니다.

더 깊이 알고 싶다면 OpenAI Spinning Up의 자료를 참고하는 것도 좋습니다.

이제 여러분도 Actor-Critic을 활용한 강화학습에 도전해보세요!