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Chapter 13: Reinforcement Learning

Chapter 13: Reinforcement Learning. INTRODUCTION (1). agent, state, actions, policy 주제 이러한 agents 가 그들이 처한 환경에서 행동함으로써 어떻게 성공적인 제어 정책을 학습할 수 있는가 agent 의 목표는 reward 함수에 의하여 정의 됨 제어 정책 어떤 초기 상태로부터 최대의 누적 보상이 얻어지는 행동을 선택

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Chapter 13: Reinforcement Learning

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Presentation Transcript

  1. Chapter 13: Reinforcement Learning

  2. INTRODUCTION (1) • agent, state, actions, policy • 주제 • 이러한 agents가 그들이 처한 환경에서 행동함으로써 어떻게 성공적인 제어 정책을 학습할 수 있는가 • agent의 목표는 reward함수에 의하여 정의 됨 • 제어 정책 • 어떤 초기 상태로부터 최대의 누적 보상이 얻어지는 행동을 선택 • 예 : manufacturing optimization problems, sequential scheduling problems

  3. INTRODUCTION (2)

  4. INTRODUCTION (3) • Function approximation problems  : S  A, a = (s) • Delayed reward • training set의 형태가 <s, (s)>가 아니고 행동의 sequence에 대한 reward이므로 temporal credit assignment 문제 발생 • Exploration • 모르는 states 와 actions의 exploration (새 정보 획득) • 이미 학습한 states 와 actions의 exploitation (최대의 누적 reward) • Partially observable states • 실제로 환경에 대한 전체 정보를 알 수 없으므로, 행동을 선택함에 있어 전 단계에서 관찰된 것도 고려해야 함 • Life-long learning • 몇 개의 관련된 작업도 학습하는 것이 요구 됨

  5. THE LEARNING TASK(1) • The problem of learning sequential control strategies • agent’s action : deterministic  nondeterministic • trained : expert  itself • Markov decision process(MDP) • agent는 S를 인식할 수 있고, A를 가지고 있다. • st+1 = (st, at), rt = r(st, at) • 와 r은 환경에 따르며, agent가 알 필요가 없다. • (st, at), r(st, at)은 현재 state와 action에만 의존하며, 이전 states나 actions과는 상관 없다.

  6. THE LEARNING TASK(2) • Task of the agent • learn a policy,  : S  A, (st) = at • discounted cumulative reward • optimal policy

  7. THE LEARNING TASK(3)

  8. Q LEARNING (1) • Training example의 형태가 <s, a>가 아니고 r(si, ai)이므로 직접적으로  : S  A를 학습하기는 어렵다. • Evaluation function • 와 r이 완벽하게 알려져 있을 때만 사용 가능 • 실제 문제에서는 이러한 함수에 대한 결과의 정확한 예측이 불가능 (예: robot control)

  9. Q LEARNING (2) • The Q Function • evaluation function • optimal action • 와 r을 모르는 경우에라도 optimal action을 선택할 수 있다.

  10. Q LEARNING (3) • An Algorithm for Learning Q • iterative approximation • training rule

  11. Q LEARNING (4) • Q learning algorithm For each s,a initialize the table entry to zero Observe the current state s Do forever: •Select an action a and execute it •Receive immediate reward r •Observe the new state s’ •Update the table entry for as follows: • s s’

  12. Q LEARNING (5) • An Illustrative Example • 두 가지 특성

  13. Q LEARNING (6) • Convergence • 수렴 조건 • The system is a deterministic MDP. • The immediate reward values are bounded. • The agent selects actions in such a fashion that it visits every possible state-action pair infinitely often. • Theorem • converges to as n , for all s, a.

  14. Q LEARNING (7) • Proof.

  15. Q LEARNING (8) • Experimentation Strategies • agent가 action을 선택하는 방법 • 를 최대로 하는 action a를 선택 • 다른 action을 이용하지 않게 됨 • 확률적인 방법 • k가 크면 exploit, 작으면 explore • 반복 회수에 따라 k를 변화 시킬 수도 있음

  16. Q LEARNING (9) • Updating Sequence • training example의 순서를 바꿈에 의하여 training 효율을 향상 시킬 수 있다. • 역순으로 update  목표 지점에 도달하는 경로상의 모든 transition에 대하여 한번에 update 가능 (추가의 저장 공간 필요) • 이전의 state-action transition과 reward를 저장해 둔 후, 주기적으로 retrain 한다.

  17. NONDETERMINISTIC REWARDS AND ACTIONS (1) • (s, a)와 r(s, a)은 확률 분포에 의하여 결정 • nondeterministic MDP • s, a에만 의존하고 이전 s, a에는 무관 • expected value

  18. NONDETERMINISTIC REWARDS AND ACTIONS (2) • Training rule • Theorem • converges to as n , for all s, a.

  19. TEMPORAL DIFFERENCE LEARNING • Q learningis a special case of a general class of temporal difference algorithms. • TD() by Sutton (1988)

  20. GENERALIZING FROM EXAMPLES • Target function이 명확한 lookup table로 표현된다는 가정과 모든 가능한 state-action pair가 방문 되어야 한다는 가정은 비현실적이다. (무한 공간이나, action의 수행 비용이 큰 경우)  다른 방법과의 통합이 필요하다. • Lookup table대신 neural network을 사용하여 Q learning algorithm에 BACKPROPAGATION과 같은 function approximation algorithm을 통합한다.

  21. RELATIONSHIP TO DYNAMIC PROGRAMMING • 오래 전부터 연구되어 온 dynamic programming과 밀접한 관련이 있다. • 완벽한 배경 지식 • 계산을 최소화하는 것이 가장 큰 목표 • 직접적 상호 작용이 없는 내부적 simulation (offline) • Bellman’s equation

  22. SUMMARY • Reinforcement learning addresses the problem of learning control strategies for autonomous agents. • The reinforcement learning algorithms addressed in this chapter fit a problem setting known as a Markov decision process. • Q learning is one form of reinforcement learning in which the agent learns an evaluation function over states and actions. • Q learning can be proven to converge to the correct Q function under certain assumptions. • Q learning is a member of a more general class of algorithms, called temporal difference algorithms. • Reinforcement learning is closely related to dynamic programming approaches to Markov decision processes.

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