강화학습의 정의, 분류 및 알고리즘 프레임워크

강화 학습(RL)은 지도 학습과 비지도 학습 사이의 기계 학습 알고리즘입니다. 시행착오와 학습을 통해 문제를 해결합니다. 훈련 중에 강화 학습은 일련의 결정을 내리고 수행된 작업에 따라 보상 또는 처벌을 받습니다. 목표는 총 보상을 최대화하는 것입니다. 강화학습은 자율적으로 학습하고 적응하는 능력을 갖추고 있으며, 역동적인 환경에서 최적화된 의사결정을 내릴 수 있습니다. 전통적인 지도 학습과 비교하여 강화 학습은 명확한 라벨이 없는 문제에 더 적합하며 장기적인 의사 결정 문제에서 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

핵심적으로 강화 학습은 에이전트가 수행한 작업을 기반으로 작업을 시행하고 전체 목표에 대한 작업의 긍정적인 영향을 기반으로 보상을 받는 것입니다.

강화 학습 알고리즘에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

모델 기반 학습 알고리즘과 모델이 없는 학습 알고리즘

모델 기반 알고리즘

모델 기반 알고리즘은 변환 및 보상 함수를 사용하여 다음을 수행합니다. 최적의 정책을 추정합니다. 모델 기반 강화 학습에서 에이전트는 환경 모델, 즉 한 상태에서 다른 상태로 이동하기 위해 수행해야 하는 작업, 연결된 확률 및 해당 보상에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 강화 학습 에이전트는 미리 생각하여 미리 계획을 세울 수 있습니다.

Model-free 알고리즘

Model-free 알고리즘은 환경 역학에 대한 이해가 매우 제한적일 때 최적의 전략을 찾는 것입니다. 최선의 정책을 판단하기 위한 전환이나 인센티브는 없습니다. 최적의 정책은 경험적으로 직접 추정됩니다. 즉, 보상 기능에 대한 힌트 없이 에이전트와 환경 간의 상호 작용만 추정됩니다.

자율주행차와 같이 환경 정보가 불완전한 시나리오에는 모델 없는 강화 학습을 적용해야 하며, 이 경우 모델 없는 알고리즘이 다른 기술보다 우수합니다.

강화 학습에 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 프레임워크

Markov Decision Process(MDP)

Markov Decision Process는 공식화된 순차적 의사 결정 방법을 제공하는 강화 학습 알고리즘입니다. 이러한 형식화는 강화 학습이 해결하는 문제의 기초입니다. MDP(Markov Decision Process)에 포함된 구성 요소는 에이전트라고 하는 의사 결정자로서 해당 환경과 상호 작용합니다.

각 타임스탬프에서 에이전트는 환경 상태에 대한 일부 표현을 얻습니다. 이 표현이 주어지면 에이전트는 수행할 작업을 선택합니다. 그런 다음 환경은 새로운 상태로 전환되고 에이전트는 이전 작업에 대해 보상을 받습니다. 마르코프 결정 과정에서 주목해야 할 중요한 점은 즉각적인 보상을 걱정하지 않고 오히려 전체 궤적에 걸쳐 총 보상을 최대화하는 것을 목표로 한다는 것입니다.

Bellman 방정식

Bellman 방정식은 결정론적 환경에 특히 적합한 강화 학습 알고리즘의 한 유형입니다. 주어진 상태의 값은 에이전트가 해당 상태에서 취할 수 있는 최대 작업에 의해 결정됩니다. 에이전트의 목적은 가치를 극대화할 행동을 선택하는 것입니다.

그래서 주에서 가장 좋은 행동에 대한 보상을 높이고 시간이 지남에 따라 보상을 줄이는 할인 요소를 추가해야 합니다. 에이전트가 작업을 수행할 때마다 다음 상태로 돌아갑니다.

여러 시간 단계에 걸쳐 합산하는 대신 이 방정식은 가치 함수 계산을 단순화하므로 복잡한 문제를 더 작은 재귀 하위 문제로 분해하여 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다.

Q-Learning

Q-Learning은 현재 상태와 에이전트가 가질 수 있는 최선의 전략을 바탕으로 예상되는 미래 가치를 기반으로 상태-행동 쌍에 할당된 품질과 가치 함수를 Q로 결합합니다. 에이전트가 이 Q 기능을 학습하면 특정 상태에서 최고 품질을 생성하는 최상의 작업을 찾습니다.

최적의 Q 함수를 사용하면 강화 학습 알고리즘을 적용하여 각 상태의 값을 최대화하는 동작을 찾아 최적의 전략을 결정할 수 있습니다.

위 내용은 강화학습의 정의, 분류 및 알고리즘 프레임워크의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!