DDPG4 Tensorflow2로 만든 DDPG 코드: BipedalWalker-v3 OpenAI Gym에서 제공하는 BipedalWalker-v3 환경을 대상으로 DDPG 알고리즘을 Tensorflow2 코드로 구현하였다. BipedalWalker-v3는 DDPG로 학습하기에는 난해한 문제로 알려져 있다. 하이퍼파라미터에 매우 민감하기 때문이다. 학습결과는 다음과 같다. 500회의 에피소드로 학습한 결과다. 추세를 볼 때 그 이상 학습한다면 더 좋은 결과를 얻을 수도 있을 것 같다. 학습하기 전 워커의 움직임은 다음과 같다. 아래는 학습 중간에 얻은 결과다. 다음은 학습이 끝난 후 워커의 움직임이다. DDPG 코드는 액터-크리틱 신경망을 구현하고 학습시키기 위한 ddpg_learn.py, 이를 실행시키기 위한 ddpg_main.py, 학습을 마친 신경망 파라미터를 읽어와 에이전트를 구동.. 2021. 7. 9. Soft Actor Critic (SAC) 알고리즘 - 2 SAC 알고리즘을 정리하면 다음과 같다. [1] Q 신경망과 액터 신경망의 파라미터를 초기화한다. [2] Q 신경망의 파라미터를 타깃 Q 신경망에 복사한다. [3] 리플레이 버퍼를 초기화 한다. 그리고 [4]-[9]를 반복한다. [4] 정책을 실행하여 발생된 천이샘플(transition sample) \(\left( \mathbf{x}_i, \mathbf{u}_i, r_i, \mathbf{x}_{i+1} \right) \) 를 리플레이 버퍼에 저장한다. [5] 리플레이 버퍼에서 N개의 천이샘플 \(\left( \mathbf{x}_i, \mathbf{u}_i, r_i, \mathbf{x}_{i+1} \right) \) 를 무작위로 추출한다. [6] \( q_i=r(\mathbf{x}_i, \mathbf{u.. 2021. 5. 30. DQN에서 DDPG로 DQN 알고리즘에서는 상태변수가 연속공간 값이지만 행동은 이산공간 값으로 가정한다. 행동의 개수가 적으면 문제가 되지 않을 수도 있지만, 드론이나 로봇과 같은 실제 물리 시스템의 경우 행동의 차원이 크기 때문에 연속공간 값으로 가정하는 것이 더 타당하다. 그렇다면 DQN 알고리즘을 연속공간 상태변수와 행동의 경우에도 적용할 수 있을까. 먼저 DQN 알고리즘의 핵심인 정책과 시간차 타깃을 계산하는 부분을 살펴보자. 여기서는 상태변수와 행동을 모두 연속공간 값으로 가정하므로 상태변수는 \(\mathbf{x}_t\) 로 표기하고 행동은 \(\mathbf{u}_t\) 로 표기한다. DQN은 확정적 정책을 가지며 다음과 같이 계산했다. \[ \pi (\mathbf{x}_t )= \mathbf{u}_t =\arg\.. 2021. 5. 14. Model Subclassing 멀티 입력 신경망 모델 구현 방법 Model Subclassing API를 사용하여 입력을 여러 개 갖는 즉, 멀티 입력 신경망 모델을 어떻게 구현하고 빌드(build)할 수 있을까. 강화학습의 DDPG알고리즘에서는 행동가치 함수(actor-value function)를 크리틱(critic) 신경망으로 구현한다. 크리틱 신경망은 입력으로 상태(state)와 행동(action)등 두 개를 받는데, 이를 Model Subclassing API를 이용해서 구현해 보자. 구현해야 할 신경망 구조는 다음 그림과 같다. 상태변수를 첫번째 은닉층에서 처리한 후 두번째 은닉층에서 행동과 병합하는 구조다. from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input.. 2021. 3. 16. 이전 1 다음
