딥러닝은 현재 많은 분야에서 활용되고 있으며, 강화 학습은 그 중 하나입니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 어떤 행동을 선택하여 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 것입니다. 이러한 강화 학습에서는 신경망을 기반으로 한 강화 학습 신경망 (Reinforcement Learning Neural Network, RLNN)이 주로 사용됩니다.
RLNN 개요
강화 학습 신경망은 강화 학습에 필요한 행동-보상 순환을 학습하는 모델입니다. 실제로는 에이전트를 제어하는 데 사용되는 신경망으로, 입력으로 현재 상태를 받아들이고 출력으로 어떤 행동을 취할지 결정합니다.
RLNN은 보상과 행동 사이의 관계를 학습하고, 최적의 행동 결정을 위한 값 함수를 추정하는 방법을 사용합니다. 주로 Deep Q-Network (DQN)이라는 강화 학습 알고리즘이 사용되며, 이 알고리즘은 신경망의 가중치를 업데이트하면서 에이전트의 행동을 개선합니다.
RLNN 구현 예제
아래는 파이썬에서 간단한 강화 학습 신경망을 구현하는 예제 코드입니다. 이 코드는 OpenAI Gym의 ‘CartPole-v1’ 환경을 사용하여 에이전트가 평형을 유지하는 것을 학습합니다.
import gym
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
# CartPole-v1 환경 로드
env = gym.make('CartPole-v1')
# 신경망 모델 정의
model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(24, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='linear'))
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='mse')
# 학습 반복 횟수
n_episodes = 1000
for episode in range(n_episodes):
# 초기 상태
state = env.reset()
state = np.reshape(state, [1, 4])
# 에피소드 진행
done = False
while not done:
# 현재 상태에 대한 행동 예측
action = np.argmax(model.predict(state)[0])
# 행동 수행
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
next_state = np.reshape(next_state, [1, 4])
# 보상을 사용하여 강화 학습 신경망 학습
target = reward
if not done:
target = reward + 0.99 * np.max(model.predict(next_state)[0])
target_f = model.predict(state)
target_f[0][action] = target
model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
state = next_state
# 에피소드마다 결과 출력
print("Episode {}: Score = {}".format(episode, reward))
위의 코드에서는 gym 라이브러리에서 제공하는 ‘CartPole-v1’ 환경을 사용하여 강화 학습을 수행합니다. 모델은 3개의 Dense 레이어로 구성되며, Adam 옵티마이저를 사용하여 학습합니다. DQN 알고리즘에서 사용하는 행동 선택 전략인 ε-greedy 방법은 위의 코드에서 누락되었으며, 실제로 적용해야 합니다.
결론
강화 학습 신경망은 신경망을 기반으로 한 강화 학습에 많이 활용되는 아키텍처입니다. 자세한 내용과 다양한 알고리즘에 대해서는 RLNN에 대한 추가적인 연구가 필요합니다. 파이썬과 Keras 등의 도구를 사용하여 간단한 예제를 구현하고, 실제 문제에 적용할 수 있습니다.