정책 반복 및 가치 반복: 강화 학습의 주요 방법

정책 반복과 값 반복은 강화 학습에서 일반적으로 사용되는 두 가지 알고리즘입니다. 정책 반복은 정책을 반복적으로 개선하여 에이전트의 성능을 향상시킵니다. Value iteration은 최적의 상태값을 얻기 위해 상태값 함수를 반복적으로 업데이트합니다. 두 가지의 핵심 아이디어는 다르지만 둘 다 강화 학습 작업에서 전략을 최적화하는 역할을 할 수 있습니다.

전략 반복

전략 반복은 안정적인 전략에 도달할 때까지 반복을 통해 점차적으로 전략을 개선합니다. 정책 반복에서는 정책이 먼저 초기화된 후 여러 반복을 통해 점차적으로 개선됩니다. 각 반복은 현재 전략을 평가하고 현재 전략을 개선하는 두 단계로 구성됩니다. 현재 전략을 평가하는 목적은 현재 전략의 기대 보상 가치를 계산하는 것이며, 이는 몬테카를로 방법이나 시간차 방법을 통해 얻을 수 있습니다. 현재 전략을 개선하는 목적은 현재 전략을 대체할 수 있는 더 나은 전략을 찾는 것인데, 이는 결정론적 정책 경사법이나 몬테카를로 정책 경사법을 통해 달성할 수 있습니다.

값 반복

값 반복은 안정적인 상태 값 함수를 달성하기 위해 반복을 통해 상태 값 함수를 점진적으로 업데이트하는 것입니다. 값 반복에서는 상태값 함수를 먼저 초기화한 후 여러 번의 반복을 통해 함수가 점진적으로 업데이트됩니다. 각 반복은 현재 상태 가치 함수의 예상 보상 값을 계산하고 현재 상태 가치 함수를 업데이트하는 두 단계로 구성됩니다. 현재상태가치함수의 기대보상값을 계산하는 목적은 각 상태의 보상기대값을 구하는 것이며, 이는 몬테카를로법이나 시간차법으로 얻을 수 있다. 몬테카를로 방법은 다수의 실제 경험을 시뮬레이션하여 보상 기대값을 추정하는 반면, 시간차 방법은 현재 추정값과 다음 상태 추정값의 차이를 이용하여 기대 보상값을 업데이트합니다. 현재 상태 값 함수를 업데이트하는 목적은 현재 함수를 대체할 수 있는 더 나은 상태 값 함수를 찾는 것인데, 이는 벨만 방정식을 통해 달성할 수 있습니다. 벨만 방정식은 현재 상태의 보상과 다음 상태의 예상 보상을 누적하여 현재 상태의 가치 함수를 계산합니다. Bellman 방정식을 지속적으로 적용함으로써 안정적인 상태 가치 함수에 도달할 때까지 상태 가치 함수가 점진적으로 업데이트될 수 있습니다. 가치 반복은 강화 학습에서 최적의 정책을 찾는 효율적인 방법입니다. 상태 가치 함수를 점진적으로 업데이트함으로써 가치 반복은 누적 보상을 최대화하는 최적의 정책을 찾을 수 있습니다.

정책 반복과 가치 반복의 차이점

정책 반복과 가치 반복은 모두 강화 학습에서 흔히 사용되는 방법이지만 구현 방법과 목표에는 분명한 차이가 있습니다.

1. 구현 방법

전략 반복은 전략을 지속적으로 업데이트하여 최적의 전략을 찾는 전략 기반 방법입니다. 구체적으로 전략 반복은 전략 평가와 전략 개선이라는 두 단계로 구성됩니다. 정책 평가에서는 현재 정책을 통해 각 국가의 가치 함수를 평가하고, 정책 개선에서는 현재 상태의 가치 함수를 기반으로 정책을 업데이트하여 정책을 최적의 정책에 가깝게 만듭니다.

가치 반복은 가치 함수 기반 방법으로, 가치 함수를 지속적으로 업데이트하여 최적의 전략을 찾는 것입니다. 구체적으로, 가치 반복은 가치 함수가 수렴할 때까지 각 상태의 가치 함수를 반복적으로 업데이트합니다. 그러면 최종 가치 함수를 기반으로 최적의 전략을 얻을 수 있습니다.

2. 목표

전략 반복의 목표는 전략을 지속적으로 반복적으로 업데이트하여 직접적으로 최적화하고 최적의 전략에 접근하는 것입니다. 그러나 매 iteration마다 정책 평가와 정책 개선이 필요하기 때문에 계산량이 크다.

가치 반복의 목표는 상태 가치 함수를 최적화하여 최적의 전략을 얻는 것입니다. 각 상태의 가치함수를 지속적으로 업데이트하여 최적의 가치함수를 근사화하고, 이 최적의 가치함수를 기반으로 최적의 전략을 도출합니다. 정책 반복과 비교하여 값 반복에는 계산이 덜 필요합니다.

3. 수렴 속도

일반적으로 정책 반복은 일반적으로 최적의 정책으로 더 빠르게 수렴되지만 각 반복에는 일반적으로 더 많은 계산이 필요합니다. 값 반복에는 수렴하기 위해 더 많은 반복이 필요할 수 있습니다.

4. 다른 기술과의 상호 작용

값 반복은 값 함수 최적화에 중점을 두기 때문에 함수 근사 방법(예: 딥 러닝)과 결합하기가 더 쉽습니다. 정책 반복은 명확한 모델이 있는 시나리오에서 더 일반적으로 사용됩니다.

위 내용은 정책 반복 및 가치 반복: 강화 학습의 주요 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!