ㅁ RLOps 알고리즘/최적화

ㅇ 정의:
강화학습에서 안정적인 학습을 위해 사용하는 기법으로, 행동 가치 함수를 업데이트할 때 사용하는 네트워크(Target Network)와 학습 네트워크(Online Network)를 분리하여 학습의 수렴성을 높이는 방법.

ㅇ 특징:
– Target Network는 일정 주기마다 Online Network의 가중치를 복사하여 업데이트됨.
– 학습의 안정성을 보장하며, Q-value의 급격한 변화로 인한 학습 불안정을 방지.
– DQN(Deep Q-Network)에서 처음 도입되어 널리 사용됨.

ㅇ 적합한 경우:
– Q-Learning 기반의 강화학습에서 학습이 불안정하거나 학습 속도가 느린 경우.
– 복잡한 환경에서 정책 네트워크의 안정성을 강화하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Target Network와 Online Network의 차이를 제대로 이해하지 못하고 혼동하는 경우.
– Target Network의 업데이트 주기를 적절히 설정하지 않아 학습이 비효율적으로 진행되는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Target Network는 Online Network의 가중치를 일정 주기마다 복사하여 업데이트한다.
– X: Target Network는 매 학습 스텝마다 Online Network와 동일하게 업데이트된다.

ㅁ 추가 학습 내용

Target Network와 Experience Replay는 강화학습에서 효율적인 학습을 돕기 위해 함께 사용되는 주요 기법들입니다.

1. **Experience Replay**:
– 강화학습에서 데이터의 상관성을 줄이고 학습의 안정성을 높이는 기법.
– 에이전트가 환경과 상호작용하며 얻은 경험(상태, 행동, 보상, 다음 상태)을 저장하는 메모리 버퍼를 사용.
– 이 메모리에서 무작위로 샘플을 추출하여 학습을 진행함으로써 데이터의 독립성과 분포를 유지.
– 과거의 경험을 재사용하므로 데이터 효율성이 증가하고, 희귀한 이벤트나 상태에 대한 학습도 가능.

2. **Target Network와 Experience Replay의 연계성**:
– Target Network는 에이전트의 정책 네트워크와 별도로 유지되는 네트워크로, 일정 주기마다 정책 네트워크의 가중치를 복사하여 업데이트.
– Target Network는 학습 중 목표값의 변동성을 줄여 안정적인 학습을 가능하게 함.
– Experience Replay와 함께 사용할 경우, 에이전트는 과거의 경험을 기반으로 학습하면서 목표값(Target Q-value)의 변동성을 낮춤으로써 더욱 안정적이고 효율적인 학습을 수행.

3. **Target Network 업데이트 주기 설정과 학습 성능 변화**:
– Target Network의 업데이트 주기는 학습 성능에 중요한 영향을 미침.
– 업데이트 주기가 너무 짧으면 목표값이 자주 변경되어 학습이 불안정해질 수 있음.
– 반대로, 업데이트 주기가 너무 길면 목표값이 오래 유지되어 학습이 느려질 수 있음.
– 실험적 결과에 따르면, 적절한 업데이트 주기를 설정하면 학습 속도와 성능의 균형을 맞출 수 있음.
– 사례 연구에서, 다양한 주기를 테스트하여 최적의 값을 찾는 것이 일반적이며, 환경에 따라 최적의 주기가 달라질 수 있음.

이러한 개념들은 강화학습 알고리즘의 설계와 최적화에 중요한 역할을 하며, 시험 대비를 위해 이해하고 적용할 수 있는 능력을 기르는 것이 중요합니다.