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Dev.toAI/ML
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Reward-based Gradient Descent를 통한 NN 행동 최적화 구현
Understanding Reinforcement Learning with Neural Networks Part 6: Completing the Reinforcement Learning Process
AI 요약
Context
정답 레이블이 부재한 환경에서 Neural Network의 행동을 최적화해야 하는 제약 발생. 단순 지도 학습이 불가능한 상황에서 Reward 기반의 피드백 루프를 통한 의사결정 모델 구축 필요.
Technical Solution
- 0.0에서 1.0 사이의 Hunger Level 입력값 전처리를 통한 다양한 상태 공간(State Space) 학습
- 선택한 Action을 일시적 정답으로 가정하는 Reinforcement Learning 기본 메커니즘 적용
- 선택 행동의 Derivative와 Reward의 곱을 통한 가중치 업데이트 방향 결정
- Gradient Descent를 활용하여 Reward를 최대화하는 방향으로 Neural Network 파라미터 최적화
- Bias 값이 -10 부근에서 수렴하는 현상을 통한 모델 학습 완료 시점 판단
실천 포인트
1. 정답 데이터가 없는 도메인에서 Reward 함수 정의를 통한 최적화 가능성 검토
2. Bias 및 가중치의 수렴 수치를 모니터링하여 학습 종료 시점 결정
3. 입력값의 범위를 표준화하여 모델이 다양한 상태 변화에 대응하도록 설계