커널 기반 심층 강화학습 정책 평가 탐구
저자
이주원(Juwon Lee) ; 김태환(Taehwan Kim) ; 박정호(Jeongho Park) ; 최창균(Changkyun Choi) ; 남상우(Sangwoo Nam) ; 박주영(Jooyoung Park)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1232-1233(2쪽)
제공처
최근 들어, 현재 학습 중인 제어 정책과 다른 정책의 실행을 통한 시스템 인터렉션 과정에서 수집된 상태전이 데이터에 의존하여 학습 중인 제어정책을 평가하는 Off-Policy 형태의 정책 평가(off-policy policy evaluation, OPE)는 심층 강화학습 분야의 중요한 이슈로 부상하고 있다. 장차 강화학습의 응용이, 각종 비디오 게임이나 OpenAI Gym과 같이 미리 이용할 수 있도록 준비되고 인터렉션에 의한 데이터 수집이 매우 값싸고 편리한 상황을 뛰어넘어서 의료진단, 자율주행 등의 현실적인 문제를 해결해야 하는 단계에 들어서게 되면, 실제 학습하고 있는 정책의 평가를 위해 시스템과의 인터랙션을 취함이 거의 불가능하거나 매우 값비싼 형편이 됨을 고려할 때, 수집된 데이터와 평가하고자 하는 제어 정책이 다를 때의 정책 평가는 중요하고 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 OPE 문제의 풀이를 위하여 제시된 기존의 방법론과 함께 콘벡스 쌍대성과 커널 로스를 이용한 풀이법을 탐구하고 간단한 문제를 대상으로 관찰한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 관찰 결과는, 장차 관련 연구에서 콘벡스 쌍대성과 커널 로스가 상황에 따라 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준다.
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