인프런 커뮤니티 질문&답변

Deep Q-Learning 에 대해 질문하셨으므로 Target Q 가 DQN 의 Target Network이 아니라 TD-target 을 말씀하시는 것으로 이해하고 답변하겟습니다.

Q-learning은 Q 함수 Q(s,a)(상태-행동 가치 함수)를 점진적으로 업데이트해서, 최종적으로는 최적의 Q∗(s,a)에 수렴하도록 하는 알고리즘입니다.

• 현재 Q값 : Q(s,a)

• target Q (TD target) : r+γmax⁡a′Q(s′,a′)

• 차이 : target Q − Q(s,a) (→ TD error)

즉, 현재 Q를 target Q에 “가깝게” 이동시키는 학습입니다.

• 학습 초기에는 Qθ(s,a) 값이 랜덤합니다. → target Q와 큰 차이가 있음.

• 학습을 반복하면서, 신경망 파라미터 θ가 업데이트되어 target Q와 점점 가까워집니다.

• 결국 충분히 학습하면, Bellman 방정식이 만족됩니다:

   

즉, 최적의 Q 함수 Q∗에서는 현재 Q와 target Q가 같아지게 됩니다.

행동 선택은 Q 값이 가장 큰 행동을 고르는 방식(ε-greedy)입니다.

• 학습 초기: target Q와 Q가 차이 → 행동 선택이 불안정.

• 학습 후: target Q와 Q가 같아짐 → 행동 선택이 안정.

즉, target과 Q가 같아진다는 건 Q 함수가 최적값으로 수렴했고, 따라서 정책(행동 선택)도 최적 정책으로 수렴한다는 뜻입니다.

• 학습은 “내 추정치(Q)”를 “정답(target Q)” 쪽으로 계속 이동시키는 과정.

• 충분히 학습하면 둘이 같아져서 더 이상 업데이트할 필요가 없어집니다.

정리하면:
Q-learning은 Bellman 최적 방정식을 만족하는 Q∗를 찾는 과정입니다. 학습이 수렴하면, target Q와 Q가 같아지고, 따라서 행동도 안정적으로 최적 행동으로 결정됩니다.

알고리즘은 벨만 방정식을 이용해서 이 값을 수렴시키는 알고리즘이고 그 디테일한 내용은 논문에서 수학적으로 증명되어 있으므로 우리가 할 일은 수렴된다는 사실을 인정하고 코딩을 통해서 알고리즘을 구현하기만 하면 됩니다.

좋은 질문 감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

김주호님, Deep Q-Learning 알고리즘의 Q-값과 target Q에 대한 질문을 주셨네요. Q-Learning과 관련하여 혼란을 느끼시는 부분을 조금 더 명확히 설명드리겠습니다.

Deep Q-Learning에서는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다:
1. Q-네트워크: 현재 상태에서의 예상 가치를 예측하는 네트워크입니다.
2. Target Q-네트워크: 일정한 시간 후에 업데이트되는 Q-네트워크의 복사본으로, 학습의 안정성을 높이기 위해 사용됩니다.

알고리즘의 학습 과정:
- 각 단계에서, 에이전트는 현재의 Q-네트워크를 사용하여 가능한 행동들의 가치를 예측합니다.
- 에이전트는 행동을 선택하고 그 결과로 다음 상태, 보상을 받습니다.
- Target Q-네트워크와 현재의 Q-네트워크를 사용하여 손실 함수를 계산하고, 이를 통해 Q-네트워크의 파라미터를 업데이트합니다.

손실 함수는 (target Q - predicted Q)^2 형태로 주어지며, 여기서 target Q는 보상과 다음 상태에서의 최상의 Q-값을 더한 값입니다.

Q-값이 수렴하는 과정:
- 초기에는 Q-값이 불안정하지만, 반복적으로 에피소드를 거치면서 Q-값이 target Q값에 수렴하게 됩니다.
- 이는 target Q-네트워크가 일정 주기로 업데이트되면서, Q-네트워크가 안정된 목표(TARGET)를 향해 학습하기 때문입니다.

만약, 관련하여 더 심도 있는 설명이나 실습 코드가 필요하시다면 강화학습 입문에서 Deep Q-learning/Policy Gradient까지 강의를 참고하시는 것도 좋은 방법입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.