[RL] Temporal Difference - 시간적 차이

What is temporal difference learning in Q-learning?

 

Temporal difference learning is a method used in reinforcement learning that combines the Bellman equation with stochastic exploration to update the value function.

 

In temporal difference learning, the value function is updated iteratively as the agent interacts with the environment. At each time step, the agent observes the current state, takes an action based on its policy, receives a reward, and transitions to a new state. The agent then uses the Bellman equation to estimate the expected value of the next state and updates the value function accordingly.

 

Stochastic exploration is used in temporal difference learning to introduce randomness and exploration into the agent's behavior. This means that the agent sometimes takes suboptimal actions in order to explore new states and learn more about the environment.

 

The combination of temporal difference learning and stochastic exploration allows the agent to learn and adapt to new situations over time, while still being able to converge on the optimal solution. By updating the value function based on the difference between the observed reward and the predicted reward, temporal difference learning can handle both stochastic and deterministic environments, and can converge to the optimal solution even when the environment is changing.

 

---

큐러닝에서 얘기하는 시간차 학습이란 무엇인가?

 

Temporal difference(시간차) 학습은 강화학습에서 사용되는 방법으로, Bellman 방정식과 확률적인 탐색(stochastic exploration)을 결합하여 가치 함수를 업데이트한다.

 

시간차 학습에서, 가치 함수는 에이전트가 환경과 상호작용하는 과정에서 반복적으로 업데이트 한다.

각 시간 단계에서, 에이전트는 현재 상태를 관찰하고 정책(policy)에 따라 행동을 선택하며 보상(reward)을 받고 새로운 상태로 전환 된다.

그 다음, Bellman 방정식을 사용하여 다음 상태의 기대 가치(expected value)를 추정하고 가치 함수를 업데이트한다.

 

확률적인 탐색은 시간차 학습에서 사용되며, 에이전트의 행동에 무작위성과 탐험성을 도입하여 에이전트의 행동을 더욱 다양하게 만든다. 이는 에이전트가 새로운 상태를 탐험하고 환경에 대해 더 많은 정보를 학습할 수 있도록 한다.

 

시간차 학습과 확률적인 탐색의 결합은 에이전트가 시간이 지나면서 새로운 상황을 배우고 적응할 수 있도록 한다. 이를 통해, 시간차 학습은 환경이 변화하는 경우에도 최적의 솔루션으로 수렴할 수 있음. 예측 보상과 실제 보상의 차이에 기반하여 가치 함수를 업데이트하므로, 시간차 학습은 확률적인 환경과 결정론적인 환경 모두를 처리할 수 있다.