REINFORCE와 DQN의 차이점
REINFORCE와 DQN은 강화학습에서 널리 사용되는 두 가지 알고리즘입니다. 이들 알고리즘은 서로 다른 방식으로 에이전트가 환경과 상호작용하며 학습합니다. REINFORCE와 DQN의 주요 차이점은 학습 방식, 정책 업데이트 방법, 적용 가능한 문제 유형 등입니다.
Ⅰ. 학습 방식
REINFORCE는 정책 기반 (Policy-based) 알고리즘입니다. 에이전트는 직접적으로 정책을 학습하여 보상을 최적화합니다. 반면, DQN은 가치 기반 (Value-based) 알고리즘으로, 상태-행동 값 함수(Q-value)를 학습하여 최적의 정책을 유도합니다.
Ⅱ. 정책 업데이트
REINFORCE는 전체 에피소드가 끝난 후에 수집한 보상을 사용하여 정책을 업데이트합니다. 이때, 정책 기울기(Policy Gradient) 방식을 사용합니다. 반면, DQN은 상태-행동 쌍(Q값)을 추정하고, 각 상태에서 최적의 행동을 선택하기 위해 Q 값을 업데이트합니다.
Ⅲ. 정책의 형태
REINFORCE는 확률적 정책(stochastic policy)을 사용합니다. 즉, 특정 상태에서 여러 행동을 선택할 확률을 학습합니다. 반면, DQN은 결정적 정책(deterministic policy)을 사용하여 특정 상태에서 가장 큰 Q 값을 선택하는 방식입니다.
Ⅳ. 수렴 속도 및 안정성
REINFORCE는 정책 업데이트 시 전체 에피소드에 대해 한 번에 업데이트를 수행하기 때문에 수렴 속도가 느리고 변동성이 클 수 있습니다. 반면, DQN은 경험 리플레이(Experience Replay)와 타겟 네트워크(Target Network)를 사용하여 학습의 안정성을 높이고 빠르게 수렴할 수 있습니다.
Ⅴ. 적용 사례
- REINFORCE: 연속적인 행동 공간이나 복잡한 정책을 학습할 때 유리합니다. 예를 들어, 로봇 제어 및 고차원 연속적인 문제에서 사용됩니다.
- DQN: 주로 디스크리트(Discrete) 행동 공간에서 사용되며, ATARI 게임처럼 명확한 상태-행동 쌍이 있는 문제에서 좋은 성과를 보입니다.
Ⅵ. REINFORCE와 DQN의 차이 요약
| 특징 | REINFORCE | DQN |
|---|---|---|
| 학습 방식 | 정책 기반 (Policy-based) | 가치 기반 (Value-based) |
| 정책 업데이트 | 전체 에피소드 후 정책 업데이트 (Policy Gradient) | 상태-행동 쌍의 Q 값 업데이트 (Q-Learning) |
| 정책 형태 | 확률적 정책 (Stochastic) | 결정적 정책 (Deterministic) |
| 수렴 속도 | 느림, 변동성 클 수 있음 | 빠르고 안정적 |
| 적용 사례 | 복잡한 연속 행동 문제 | 디스크리트 행동 문제 (예: ATARI 게임) |
Ⅶ. 결론
REINFORCE와 DQN은 각각의 장단점이 있으며, 문제의 특성에 따라 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. REINFORCE는 복잡하고 연속적인 문제에서 유리한 반면, DQN은 고전적인 강화학습 문제인 게임과 같은 환경에서 더 효과적입니다. 두 알고리즘 모두 강화학습의 중요한 기법으로, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.