OpenAI RL²: 느린 강화 학습을 통한 빠른 강화 학습

OpenAI는 RL²を発表했는데, 이는 강화 학습(RL) 과정을 데이터로부터 학습해야 할 모델로 취급함으로써 에이전트가 새로운 작업을 빠르게 학습할 수 있게 하는 프레임워크입니다. 순환 신경망(RNN)의 가중치에 RL 알고리즘을 인코딩함으로써, RL²는 에이전트가 몇 번의 시도만으로 이전에 보지 못한 새로운 마르코프 결정 과정(MDP)에 적응할 수 있게 하며, 이는 사전 지식을 통해 배우는 동물과 같은 능력을 모방합니다.

RL² 프레임워크: 학습하는 법 배우기

RL²는 깊은 강화 학습이 엄청난 수의 시도를 요구하는 것과, 사전 지식을 활용하여 새로운 작업을 빠르게 배우는 동물의 능력 사이의 격차를 메우도록 설계되었습니다. 핵심 개념은 일반적인 RL 알고리즘이 받는 정보—관측, 행동, 보상, 종료 플래그—와 동일한 정보를 나타내는 RNN을 사용하는 것입니다.

• Slow RL: 범용 RL 알고리즘이 RNN의 가중치를 훈련하는 데 사용됩니다. 이 "느린" 과정은 네트워크의 자체 가중치 전반에 걸쳐 다양한 환경(MDP)에서 발생합니다.
• Fast RL: RNN의 활성화가 상태의