Policy Gradient Methods 정책을 직접 최적화하는 방법

Policy Gradient Methods: 정책을 직접 최적화하는 방법

Overview

Policy Gradient 방법은 강화학습에서 정책을 직접 최적화하여 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 기법입니다. 이 방법의 핵심은 에이전트가 최적의 행동을 선택하도록 유도하는 정책 함수를 직접 개선하는 것입니다. 이 과정에서 Gradient Ascent 기법을 활용하여 정책의 성능을 향상시키는 방법을 다룹니다. 이 글에서는 Policy Gradient 방법의 개념, 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 코드 예제를 통해 자세히 설명하겠습니다.

Policy Gradient 방법의 개념

강화학습에서 에이전트는 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습해야 합니다. 이를 위해 에이전트는 정책(policy)을 사용하여 각 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정합니다. Policy Gradient 방법은 이 정책을 직접 파라미터화하고, 그 파라미터를 Gradient Ascent 기법으로 최적화하여 보상을 최대화하려고 합니다.

정책을 직접 파라미터화하는 방법에는 주로 두 가지가 있습니다:

1. 확률적 정책 (Stochastic Policy): 주어진 상태에서 각 행동의 확률을 모델링합니다. 예를 들어, 정책이 π(a|s)라는 확률 분포를 출력한다고 할 때, 이는 상태 s에서 행동 a를 취할 확률을 의미합니다.
2. 결정론적 정책 (Deterministic Policy): 주어진 상태에서 특정 행동을 결정합니다. 즉, 상태 s에서 항상 같은 행동 a를 선택합니다.

Policy Gradient 방법의 작동 원리

Policy Gradient 방법은 정책의 파라미터를 조정하여 보상을 최대화하는 방향으로 나아갑니다. 이를 위해 주로 다음과 같은 단계를 따릅니다:

1. 정책 함수 정의: 정책 함수 πθ(a|s)는 상태 s에서 행동 a를 선택할 확률을 반환합니다. 여기서 θ는 정책 함수의 파라미터입니다.

2. 보상 함수 정의: 에이전트가 환경에서 얻는 보상은 상태와 행동에 따라 달라집니다. 보상 함수는 이러한 보상을 모델링합니다.

3. 목표 함수 설정: 목표는 보상을 최대화하는 정책을 찾는 것입니다. 이를 위해, 정책의 파라미터를 업데이트하여 목표를 최적화합니다.

4. Gradient 계산: 정책의 파라미터에 대한 Gradient를 계산하여, 정책을 조정할 방향을 결정합니다. 이 Gradient는 정책의 파라미터를 변화시키는 데 사용됩니다.

5. 파라미터 업데이트: Gradient Ascent 기법을 사용하여 정책의 파라미터를 업데이트합니다. 이는 정책의 성능을 개선하는 방향으로 나아가게 합니다.

구체적인 예시

예를 들어, 로봇이 주어진 환경에서 목표 지점까지 도달하려고 한다고 가정해봅시다. 로봇의 정책 함수는 주어진 위치에서 이동 방향을 결정하는 확률 분포를 반환합니다. Policy Gradient 방법을 사용하여 로봇의 정책을 학습하면, 로봇은 보상을 최대화하는 방향으로 정책을 조정하게 됩니다. 초기에는 랜덤한 방향으로 이동할 확률이 높지만, 학습이 진행됨에 따라 보상을 높이는 방향으로 정책이 조정되어 더 효과적으로 목표 지점에 도달하게 됩니다.

장점과 단점

장점

• 연속적인 행동 공간 처리: Policy Gradient 방법은 연속적인 행동 공간에서도 적용 가능합니다. 이는 Q-learning과 같은 값 기반 방법이 어려운 상황에서도 유용합니다.
• 정책 파라미터의 직접 최적화: 정책을 직접 최적화하기 때문에 복잡한 행동 선택 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

단점

• 수렴 속도: Policy Gradient 방법은 수렴 속도가 느릴 수 있으며, 많은 학습 데이터와 시간이 필요할 수 있습니다.
• 변동성: Gradient의 변동성이 클 수 있으며, 이는 학습의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 다양한 기법이 개발되었습니다.

코드 예제

다음은 Python의 TensorFlow와 OpenAI Gym을 사용하여 Policy Gradient 방법을 구현하는 간단한 예제입니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np
import gym

# 환경 초기화
env = gym.make('CartPole-v1')

# 정책 네트워크 정의
class PolicyNetwork(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(PolicyNetwork, self).__init__()
self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')
self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n, activation='softmax')

def call(self, inputs):
x = self.dense1(inputs)
return self.dense2(x)

# 손실 함수 및 옵티마이저
def compute_loss(logits, actions, rewards):
neg_log_prob = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=actions)
loss = tf.reduce_mean(neg_log_prob * rewards)
return loss

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
policy_network = PolicyNetwork()

# 학습 루프
for episode in range(1000):
state = env.reset()
done = False
episode_rewards = []
episode_actions = []
episode_states = []

while not done:
state_input = tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32)
logits = policy_network(state_input)
action = np.random.choice(env.action_space.n, p=tf.nn.softmax(logits).numpy()[0])

next_state, reward, done, _ = env.step(action)

episode_states.append(state)
episode_actions.append(action)
episode_rewards.append(reward)

state = next_state

# 보상 할인
discounted_rewards = np.array(episode_rewards)
discounted_rewards = (discounted_rewards - np.mean(discounted_rewards)) / np.std(discounted_rewards)

# 파라미터 업데이트
with tf.GradientTape() as tape:
logits = policy_network(tf.convert_to_tensor(np.array(episode_states), dtype=tf.float32))
loss = compute_loss(logits, np.array(episode_actions), discounted_rewards)

grads = tape.gradient(loss, policy_network.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, policy_network.trainable_variables))

print(f'Episode {episode} - Reward: {np.sum(episode_rewards)}')

env.close()

이 코드는 간단한 강화학습 문제를 풀기 위해 Policy Gradient 방법을 사용하는 예제입니다. CartPole-v1 환경에서 로봇의 정책을 학습시키는 과정을 보여줍니다. 정책 네트워크는 상태를 입력받아 각 행동의 확률을 반환하며, 이를 바탕으로 행동을 선택하고 보상을 수집하여 정책을 업데이트합니다.

참고문서

• Deep Reinforcement Learning: Policy Gradient Methods - DeepMind의 블로그에서 Policy Gradient 방법의 기본 개념과 관련 기술을 설명합니다.
• TensorFlow Policy Gradient Tutorial - TensorFlow 공식 문서에서 Policy Gradient를 포함한 강화학습의 튜토리얼을 제공합니다.
• OpenAI Gym Documentation - OpenAI Gym의 공식 문서로, 다양한 강화학습 환경에 대한 정보를 제공합니다.

Policy Gradient 방법은 강화학습의 중요한 기법 중 하나로, 정책을 직접적으로 최적화하여 보다 효과적인 학습을 가능하게 합니다. 이 방법의 이해와 구현은 강화학습을 적용한 다양한 문제 해결에 큰 도움이 될 것입니다.