SARSA

SARSA는 머신러닝의 강화학습 영역에서 사용되는 마르코프(Markov) 의사결정 프로세스 정책을 학습하기 위한 알고리즘이다. 루머리(Rummery)와 니란잔(Niranjan)이 MCQ-L이라는 이름으로 기술 노트에서 제안하였다.

개요

SARSA는 On-policy TD 컨트롤의 일종으로 행동 정책(behavior)과 목표 정책(target policy)을 같이하는 $S_{t},A_{t},R_{t}+1,A_{t}+1$의 샘플을 얻어 가치 함수를 업데이트하는 방법이다. $sar's'a'$를 사용한다는 이유로 SARSA라고 불린다. SARSA는 현재 state에서 action을 취한 뒤에, 다음 state에서 action을 취하고 나서 폴리시 임프로브먼트(policy improvement)가 이루어진다. 이 방법의 장점으로는, 모든 에피소드(episode)를 다 돌지 않아도 금방금방 폴리시 임프로브먼트를 진행할 수 있다는 것이다. 그렇기 때문에 만약 에피소드 하나하나가 매우 길다면 이 방식이 매우 효율적이게 될 것이다. 왜냐하면 그때 그때 (s, a)쌍만 주어진다면 바로바로 폴리시 임프로브먼트가 가능하기 때문이다.

알고리즘

$Q(s_{t},a_{t})\leftarrow Q(s_{t},a_{t})+\alpha \,[r_{t+1}+\gamma \,Q(s_{t+1},a_{t+1})-Q(s_{t},a_{t})]$

SARSA 에이전트는 환경과 상호 작용하고 취한 조치에 따라 정책을 업데이트하므로 이를 정책 학습 알고리즘이라고 한다. 스테이트 액션의 Q 값은 오류에 의해 업데이트되고 학습 속도 알파에 의해 조정된다. Q 값은 주의 조치를 취하기 위해 다음 시간 단계에서 받을 수 있는 보상과 다음 주의 조치 관찰에서 받은 미래 보상 할인액을 나타낸다. 왓킨(Watkin)의 큐-러닝(Q-Learning)은 사용 가능한 작업의 최대 보상을 기반으로 최적의 상태 동작 값 함수 $Q^{*}$의 추정치를 업데이트한다. SARSA가 스스로 따르는 정책을 취하는 것과 관련된 Q 값을 학습하는 동안 왓킨의 Q-러닝은 탐색/탐색 정책을 따르는 동안 최적의 정책을 취하는 것과 관련된 Q 값을 학습한다. 왓킨의 큐-러닝의 일부 최적화는 SARSA에 적용될 수 있다.

하이퍼파라미터

학습율

학습률(alpha)은 새로 취득한 정보가 오래된 정보를 어느 정도 능가하는지를 결정한다. 요인이 0이면 에이전트가 아무것도 배우지 않는 반면, 요인이 1이면 에이전트가 가장 최근의 정보만 고려하게 된다.

할인율

할인율(gamma)은 미래 보상의 중요성을 결정한다. 요인이 0이면 대리인은 현재 보상만을 고려하여 "기회적"이 되는 반면, 1에 근접하는 요인은 장기간의 높은 보상을 위해 노력하게 된다. 할인율이 1을 충족하거나 초과하면 $Q$값이 분산될 수 있다.

초기 조건

SARSA는 반복 알고리즘이므로 첫 번째 업데이트가 발생하기 전에 암시적으로 초기 조건 (Q(s0, a0))을 가정한다. 최적적 초기 조건이라고도 하는 낮은 초기 값은 탐색을 장려할 수 있다. 어떤 조치를 취하든 업데이트 규칙은 다른 대안보다 높은 값을 갖게 하여 선택 확률을 증가시킨다. 2013년에는 최초 보상금 r을 초기 조건을 재설정하는 데 사용할 수 있다는 제안이 있었다. 이 아이디어에 따르면, 처음으로 조치를 취할 때 보상을 $Q$의 가치를 설정하는 데 사용한다. 이것은 고정된 결정론적 보상의 경우에 즉각적인 학습을 가능하게 한다. 이러한 초기 조건 재설정(RIC) 접근법은 반복적인 이진 선택 실험에서 인간의 행동과 일치하는 것처럼 보인다.

참고자료

• State–action–reward–state–action Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/State%E2%80%93action%E2%80%93reward%E2%80%93state%E2%80%93action
• cdjs의 코딩 공부방, 〈강화학습 강의 (CS234) 4강 - MC / SARSA / Q-learning〉, 《티스토리》, 2019-05-08
• YJJoo, 〈Tabular Temporal Diffrence Learning - Sarsa, Q-learning, Double Q-learning〉, 《티스토리》, 2019-11-11

같이 보기

• 강화학습
• 머신러닝

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