Q-러닝과 SARSA의 차이점은 무엇인가요?

이 질문에 처음으로 답변해준 모든 분들에게 감사합니다. 나는 Q-Learning과 함께 놀아보면서 그 차이를 이해할 수 있었고, github 저장소를 만들었습니다. 이 모든 것은 다음으로 가장 좋은 액션을 선택하는 방법에 간단해집니다. 이 알고리즘적인 측면에서, 이는 평균, 최대값 또는 최상의 액션일 수 있으며, 이를 구현하는 방식에 따라 다릅니다.

다른 주된 차이점은 언제 이 선택이 발생하는지(예: 온라인 vs 오프라인)와 이것이 학습에 어떻게/왜 영향을 미치는지입니다. 2019년에 이것을 읽고 적극적으로 참여하는 사람이라면, RL 장난감 문제를 사용해 차이점을 이해하는 가장 좋은 방법일 것입니다.

마지막으로 중요한 사실은 Suton & Barto 및 Wikipedia가 종종 혼합되거나 혼돈스러운 또는 잘못된 공식적인 표현을 사용하여 다음 상태의 최적/최대 행동과 보상에 관한 것입니다:

r(t+1)

사실은

r(t)

답변 1

1. 
   

   Q-러닝은 다음 행동 A'를 선택하고 Q를 업데이트하는 데에 다른 정책을 사용한다. 다시 말해서, Q-러닝은 다른 정책 μ를 따르며 π를 평가하려고 하기 때문에 오프-정책 알고리즘이다.




2. 반면에 SARSA는 항상 π를 사용하므로 온-정책 알고리즘이다.

자세한 설명:

1. 두 방법의 가장 중요한 차이점은 각 액션 후에 Q가 어떻게 업데이트되는지입니다. SARSA는 ε-탐욕 정책을 정확히 따르는 Q'를 사용합니다. 즉, A'는 이로부터 추출됩니다. 반면에 Q-러닝은 다음 단계의 모든 가능한 액션에 대해 최대 Q'를 사용합니다. 이로 인해 이 부분에서는 ε=0인 탐욕 정책을 따르는 것처럼 보입니다. 즉, 여기에서는 탐색을 하지 않습니다.




2. 그러나 실제로 액션을 취할 때에도 Q-러닝은 여전히 ε-탐욕 정책에서 취한 액션을 사용합니다. 이것이 A를 선택한다 ...가 반복문 내에 있는 이유입니다.




3. Q-러닝의 반복 논리를 따르면, A'는 여전히 ε-탐욕 정책에서 추출됩니다.

답변 2

Q-러닝(Q-learning)과 SARSA는 강화학습의 두 가지 다른 알고리즘이다. 이 두 알고리즘은 가치 기반 강화학습(value-based reinforcement learning)에서 널리 사용되며, 특히 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)에 적용된다. 강화학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며, 보상을 최대화하기 위한 행동을 학습하는 기계학습 방법이다.
Q-러닝과 SARSA의 가장 큰 차이점은 에이전트가 어떻게 행동을 선택하고 업데이트하는지에 있다. Q-러닝은 오프-폴리시(off-policy) 알고리즘이며, 시간차 학습(Temporal Difference, TD) 기법을 사용한다. 이 알고리즘은 현재 상태에서 가능한 모든 행동의 가치를 추정하기 위해 최적 행동을 선택한다. 즉, 행동 가치 테이블을 업데이트 할 때 신규 정보를 바로 반영하는데, 이때 행동이 최상인 것으로 선택된다. 이러한 방식은 에이전트가 탐험과 활용 간의 균형을 유지하며 학습할 수 있다는 장점이 있다.
반면에 SARSA는 온-폴리시(on-policy) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 Q-러닝과 마찬가지로 TD 기법을 사용하지만, 학습하는 동안 현재 정책(policy)을 따라 행동을 선택한다. 즉, 행동을 실제로 수행한 결과를 바탕으로 가치를 업데이트한다. SARSA는 주로 정책 이터레이션(policy iteration) 알고리즘과 함께 사용되며, 탐험을 통해 최적의 정책을 찾는 데 초점을 맞춘다.
두 알고리즘의 선호도는 사용 사례에 따라 다르다. Q-러닝은 최적 행동을 실행하는 정책을 분리하여 감가평균 벨만 방정식(Bellman equation)을 통해 값을 업데이트하는 데 유용하다. SARSA는 학습 동안 현재 정책을 사용하는 온-플리시 알고리즘이기 때문에, 데이터 샘플이 모두 현재 정책에서 얻어진다. 이러한 샘플링 방식은 모델을 사용하지 않고도 실제 시나리오에 몰입하여 학습할 수 있는 장점을 제공한다.
결론적으로, Q-러닝과 SARSA는 강화학습에서 가치 기반 알고리즘으로 종종 사용되는데, Q-러닝은 오프-폴리시 알고리즘이며, SARSA는 온-폴리시 알고리즘이다. 어떤 알고리즘이 사용되는지는 문제의 특성과 데이터 환경에 따라 결정되어야 한다.