rlDQNAgentOptions

DQN 에이전트에 대한 옵션

페이지 내 모두 확장

설명

DQN(심층 Q-신경망) 에이전트를 만들 때 rlDQNAgentOptions 객체를 사용하여 옵션을 지정합니다. DQN 에이전트를 만들려면 rlDQNAgent를 사용하십시오.

자세한 내용은 DQN(심층 Q-신경망) 에이전트 항목을 참조하십시오.

다양한 유형의 강화 학습 에이전트에 대한 자세한 내용은 강화 학습 에이전트 항목을 참조하십시오.

생성

구문

opt = rlDQNAgentOptions
opt = rlDQNAgentOptions(Name=Value)

설명

opt = rlDQNAgentOptions는 전부 디폴트 설정을 사용하여 DQN 에이전트를 만들 때 인수로 사용할 options 객체를 만듭니다. 점 표기법을 사용하여 객체 속성을 수정할 수 있습니다.

opt = rlDQNAgentOptions(Name=Value)는 옵션 객체 opt를 만들고 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 이 옵션 객체의 속성을 설정합니다. 예를 들어, rlDQNAgentOptions(DiscountFactor=0.95)는 감가 인자 0.95를 사용하여 옵션 객체를 만듭니다. 여러 개의 이름-값 인수를 지정할 수 있습니다.

예제

속성

모두 확장

에이전트의 샘플 시간으로, 양의 스칼라 또는 -1로 지정됩니다.

MATLAB® 환경에서는 환경이 진행될 때마다 에이전트가 실행되므로, SampleTime이 에이전트 실행 시점에 영향을 주지 않습니다. SampleTime이 -1로 설정된 경우 MATLAB 환경에서는 반환되는 출력 경험의 연속된 요소 사이의 시간 간격이 1로 간주됩니다.

Simulink® 환경에서는 agent 객체를 사용하는 RL Agent 블록이 시뮬레이션 시간의 매 SampleTime초마다 실행됩니다. SampleTime이 -1로 설정된 경우 블록은 입력 신호에서 샘플 시간을 상속합니다. 이 블록이 이벤트 기반 서브시스템의 자식인 경우에는 SampleTime을 -1로 설정하십시오.

이 블록이 이벤트 기반 서브시스템의 자식이 아닌 경우에는 SampleTime을 양의 스칼라로 설정하십시오. 이렇게 설정하면 입력 신호 샘플 시간이 모델 변동으로 인해 변할 때 블록이 적절한 간격으로 실행되도록 보장됩니다. SampleTime이 양의 스칼라인 경우 이 값은 환경의 유형에 관계없이 sim 또는 train에 의해 반환되는 출력 경험의 연속된 요소 사이의 시간 간격이기도 합니다.

SampleTime이 -1로 설정된 경우 Simulink 환경에서는 반환되는 출력 경험의 연속된 요소 사이의 시간 간격이 RL Agent 블록 실행을 트리거하는 이벤트의 발생 시점을 반영합니다.

이 속성은 에이전트와 에이전트 내 agent options 객체 간에 공유됩니다. agent options 객체에서 이 속성을 변경하면 에이전트에서도 변경되며 그 반대의 경우에도 마찬가지입니다.

예: SampleTime=-1

훈련 중에 미래 보상에 적용할 감가 인자로, 1보다 작거나 같은 음이 아닌 스칼라로 지정됩니다.

예: DiscountFactor=0.9

엡실론-그리디 탐색에 대한 옵션으로, 다음 속성을 갖는 EpsilonGreedyExploration 객체로 지정됩니다.

속성설명디폴트 값
Epsilon행동을 무작위로 선택하거나 상태-행동 가치 함수를 최대화하는 행동을 선택하기 위한 확률 임계값의 초기값입니다. Epsilon 값이 더 크다는 것은 에이전트가 더 높은 비율로 행동 공간을 무작위로 탐색한다는 의미입니다.1
EpsilonMinEpsilon의 최솟값0.01
EpsilonDecay감쇠율0.0050

환경과의 각 상호 작용(즉, 각 훈련 스텝)에서 Epsilon이 EpsilonMin보다 크면 다음 공식에 따라 업데이트됩니다.

Epsilon = Epsilon*(1-EpsilonDecay)

Epsilon은 한 에피소드의 끝과 다음 에피소드의 시작 사이에 보존됩니다. 따라서 Epsilon은 EpsilonMin에 도달할 때까지 여러 에피소드에 걸쳐 균일하게 감소합니다.

에이전트가 국소 최적해에 너무 빠르게 수렴할 경우 Epsilon의 값을 높여서 에이전트 탐색을 촉진할 수 있습니다.

탐색 옵션을 지정하려면 rlDQNAgentOptions 객체 opt를 만든 후에 점 표기법을 사용하십시오. 예를 들어, 초기 엡실론 값을 0.9로 설정합니다.

opt.EpsilonGreedyExploration.Epsilon = 0.9;

참고

EpsilonGreedyExploration 객체의 Epsilon 속성은 첫 번째 에피소드 시작 시의 초기 Epsilon 값을 나타냅니다.

경험 버퍼 크기로, 양의 정수로 지정됩니다. 훈련 중에 에이전트는 버퍼에서 무작위로 샘플링된 경험 미니 배치를 사용하여 업데이트를 계산합니다.

예: ExperienceBufferLength=1e6

무작위 경험 미니 배치의 크기로, 양의 정수로 지정됩니다. 각 훈련 에피소드 중에 에이전트는 크리틱 속성 업데이트를 위한 기울기를 계산할 때 경험 버퍼에서 무작위로 경험을 샘플링합니다. 대규모 미니 배치를 사용하면 기울기 계산 시 분산을 줄일 수 있지만 계산 노력이 늘어납니다.

크리틱에 순환 신경망을 사용할 경우 MiniBatchSize는 배치에 포함되는 경험 궤적의 수입니다. 여기서 각 궤적의 길이는 SequenceLength와 동일합니다.

예: MiniBatchSize=128

순환 신경망을 사용할 때의 최대 배치-훈련 궤적 길이로, 양의 정수로 지정됩니다. 이 값은 순환 신경망을 사용하는 경우 1보다 커야 하고, 그 외에는 1이어야 합니다.

예: SequenceLength=4

크리틱 최적화 함수 옵션으로, rlOptimizerOptions 객체로 지정됩니다. 이 옵션을 사용하면 학습률, 기울기 임계값뿐 아니라 최적화 함수 알고리즘과 그 파라미터 같은 크리틱 근사기의 훈련 파라미터를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 rlOptimizerOptions 항목과 rlOptimizer 항목을 참조하십시오.

예: CriticOptimizerOptions = rlOptimizerOptions(LearnRate=5e-3)

정책 값 추정에 사용되는 미래 보상 수로, 양의 정수로 지정됩니다. 구체적으로 설명하면, NumStepsToLookAhead가 N과 같은 경우 주어진 스텝에서 정책의 타깃 값은 그다음 N개 스텝의 보상에 N번째 보상의 원인이 된 상태에 대한 감가 추정값을 더하여 계산됩니다. 이 타깃을 N-스텝 리턴값이라고도 합니다.

참고

크리틱에 순환 신경망을 사용하는 경우 NumStepsToLookAhead는 1이어야 합니다.

자세한 내용은 [1]의 7장을 참조하십시오.

예: NumStepsToLookAhead=3

학습 시작 전에 생성할 최소 샘플 수입니다. 훈련 시작 시 더욱 다양한 데이터 세트에 대해 학습이 이루어지도록 하려면 이 옵션을 사용하십시오. MiniBatchSize의 값이 디폴트 값이자 최솟값입니다. 최소 NumWarmStartSteps개의 샘플이 수집되면 LearningFrequency 속성으로 지정된 간격으로 학습이 이루어집니다.

예: NumWarmStartSteps=20

에이전트가 경험 버퍼에 저장된 데이터 세트를 학습하는 횟수로, 양의 정수로 지정됩니다. 이 속성을 지원하는 오프-폴리시 에이전트(DQN, DDPG, TD3, SAC)의 경우, 매 학습 반복 시 재생 버퍼에서 데이터를 통과하는 횟수가 이 값에 의해 정의됩니다.

예: NumEpoch=2

한 번의 Epoch 동안 학습에 사용되는 미니 배치의 최대 수로, 양의 정수로 지정됩니다.

이 속성을 지원하는 오프-폴리시 에이전트(DQN, DDPG, TD3, SAC)의 경우 학습에 사용되는 실제 미니 배치 수는 재생 버퍼의 길이에 따라 달라지며 MaxMiniBatchPerEpoch가 상한을 지정합니다. MaxMiniBatchPerEpoch 값에 NumEpoch 값을 곱한 값이 기울기 스텝의 최대 수이기 때문에 각 학습 반복당 기울기 스텝의 최대 수도 이 값에 의해 지정됩니다.

이 속성을 지원하는 오프-폴리시 에이전트의 경우 MaxMiniBatchPerEpoch 값이 높으면 새 데이터 수집보다 학습에 더 많은 시간을 쓴다는 의미입니다. 따라서 이 파라미터를 사용하여 학습 프로세스의 샘플 효율성을 제어할 수 있습니다.

예: MaxMiniBatchPerEpoch=200

학습 반복 간에 이루어지는 환경 상호 작용의 최소 수로, 양의 정수 또는 -1로 지정됩니다. 이 값에 따라 학습 전에 생성해야 할 새로운 데이터 샘플 수가 정해집니다. DQN, DDPG, TD3, SAC 에이전트의 경우 디폴트 값 -1은 각 에피소드가 끝난 후에 학습이 이루어짐을 의미합니다. 이러한 에이전트의 경우 최소 NumWarmStartSteps개의 샘플이 수집되어야 학습이 시작됩니다. 그 이후부터는 LearningFrequency 속성에 지정된 간격에 따라 학습이 이루어집니다.

예: LearningFrequency=4

가치 함수 타깃 업데이트에 더블 DQN을 사용하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. 자세한 내용은 DQN(심층 Q-신경망) 에이전트 항목을 참조하십시오.

예: UseDoubleDQN=false

타깃 크리틱 업데이트를 위한 평활화 인자로, 1보다 작거나 같은 양의 스칼라로 지정됩니다. 자세한 내용은 타깃 업데이트 방법 항목을 참조하십시오.

예: TargetSmoothFactor=1e-2

다음 타깃 크리틱 업데이트로 넘어가기 전의 스텝 수로, 양의 정수로 지정됩니다. 자세한 내용은 타깃 업데이트 방법 항목을 참조하십시오.

예: TargetUpdateFrequency=5

배치 데이터 정규화 함수 옵션으로, rlBehaviorCloningRegularizerOptions 객체로 지정됩니다. 이러한 옵션은 일반적으로 기존 데이터에서부터 에이전트를 오프라인으로 훈련시키는 데 사용됩니다. 이 옵션을 비워 두면 정규화 함수가 사용되지 않습니다.

자세한 내용은 rlBehaviorCloningRegularizerOptions 항목을 참조하십시오.

예: BatchDataRegularizerOptions = rlBehaviorCloningRegularizerOptions(BehaviorCloningRegularizerWeight=10)

훈련 전 경험 버퍼를 지우기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다.

예: ResetExperienceBufferBeforeTraining=true

추가적인 에이전트 데이터를 저장하기 위한 옵션으로, 다음 필드를 포함하는 구조체로 지정됩니다.

  • Optimizer

  • PolicyState

  • Target

  • ExperienceBuffer

다음 방법 중 하나를 사용하여 agent 객체를 저장할 수 있습니다.

  • save 명령을 사용합니다.

  • rlTrainingOptions 객체에 saveAgentCriteria와 saveAgentValue를 지정합니다.

  • FileLogger 객체 내에 적절한 기록 함수를 지정합니다.

위 방법을 사용하여 에이전트를 저장할 경우, InfoToSave 구조체의 필드 값에 따라 해당 데이터를 에이전트와 함께 저장할지 여부가 결정됩니다. 예를 들어, PolicyState 필드를 true로 설정하면 정책 상태가 에이전트와 함께 저장됩니다.

InfoToSave 속성을 수정하는 것은 agent options 객체를 만든 후에만 가능합니다.

예: options.InfoToSave.Optimizer=true

액터 및 크리틱 최적화 함수를 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. Optimizer 필드를 false로 설정하면, (에이전트의 숨겨진 속성이며 내부 상태를 가질 수 있는) 액터 및 크리틱 최적화 함수가 에이전트와 함께 저장되지 않으므로 디스크 공간과 메모리가 절약됩니다. 그러나 최적화 함수에 내부 상태가 포함되어 있다면, 저장된 에이전트의 상태가 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않게 됩니다.

예: true

탐색적 정책의 상태를 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. PolicyState 필드를 false로 설정하면, (숨겨진 에이전트 속성인) 탐색적 정책의 상태가 에이전트와 함께 저장되지 않습니다. 이 경우 저장된 에이전트의 상태는 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않습니다.

예: true

액터 및 크리틱 타깃을 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. Target 필드를 false로 설정하면, (숨겨진 에이전트 속성인) 액터 및 크리틱 타깃이 에이전트와 함께 저장되지 않습니다. 이 경우 타깃에 내부 상태가 포함되어 있으면, 저장된 에이전트의 상태가 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않게 됩니다.

예: true

경험 버퍼를 저장하기 위한 옵션으로, 논리값으로 지정됩니다. PolicyState 필드를 false로 설정하면, (점 표기법을 사용하여 에이전트 속성으로 액세스할 수 있는) 경험 버퍼의 내용이 에이전트와 함께 저장되지 않습니다. 이 경우 저장된 에이전트의 상태는 원래 에이전트의 상태와 동일하지 않습니다.

예: true

객체 함수

rlDQNAgentDQN(심층 Q-신경망) 강화 학습 에이전트

예제

모두 축소

라이브 스크립트 열기

에이전트의 미니 배치 크기를 지정하는 rlDQNAgentOptions 객체를 만듭니다.

opt = rlDQNAgentOptions(MiniBatchSize=48)
opt = 
  rlDQNAgentOptions with properties:

                             SampleTime: 1
                         DiscountFactor: 0.9900
               EpsilonGreedyExploration: [1×1 rl.option.EpsilonGreedyExploration]
                 ExperienceBufferLength: 10000
                          MiniBatchSize: 48
                         SequenceLength: 1
                 CriticOptimizerOptions: [1×1 rl.option.rlOptimizerOptions]
                    NumStepsToLookAhead: 1
                      NumWarmStartSteps: 48
                               NumEpoch: 1
                   MaxMiniBatchPerEpoch: 100
                      LearningFrequency: -1
                           UseDoubleDQN: 1
                     TargetSmoothFactor: 1.0000e-03
                  TargetUpdateFrequency: 1
            BatchDataRegularizerOptions: []
    ResetExperienceBufferBeforeTraining: 0
                             InfoToSave: [1×1 struct]

점 표기법을 사용하여 옵션을 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 샘플 시간을 0.5로 설정합니다.

opt.SampleTime = 0.5;

참고 문헌

[1] Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. Second edition. Adaptive Computation and Machine Learning. Cambridge, Mass: The MIT Press, 2018.

버전 내역

R2019a에 개발됨

모두 확장

참고 항목

객체

도움말 항목