신경망 제어 알고리즘 이해하기.

자동제어 시스템에서 신경망 제어 알고리즘은 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다. 

 

1. 피드백 제어

피드백 제어에서는 인공신경망의 출력값이 다시 입력값으로 사용되어 다음 출력값을 생성하는 방식을 취합니다. 이 방식은 시스템의 오차를 최소화하기 위해 사용됩니다. 피드백 제어에서는 시스템의 출력값과 목표값 사이의 오차가 최소화되도록 학습됩니다.

 

피드백 제어에서는 오차 신호를 계산하여 제어 기법의 입력값으로 사용합니다. 오차 신호는 시스템의 출력값과 목표값 사이의 차이를 계산한 값입니다.

 

인공신경망에서는 오차 신호를 이용하여 가중치와 편향을 업데이트합니다. 가중치 업데이트 값은 입력값과 오차 신호의 곱에 학습률을 곱한 값으로 계산됩니다. 편향 업데이트 값은 학습률과 오차 신호의 곱으로 계산됩니다.

 

다음으로, 은닉층의 가중치와 편향을 업데이트합니다. 은닉층에서의 오차 신호는 출력층의 오차 신호를 이용하여 계산됩니다. 가중치와 편향의 업데이트는 출력층과 마찬가지로 수행됩니다.

 

2. 강화학습

강화학습에서는 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방식으로 학습됩니다. 이러한 강화학습에서는 인공신경망이 에이전트의 행동을 제어하는 역할을 수행합니다.

 

인공신경망을 이용한 강화학습에서는 다음과 같은 구조를 가집니다.

• 상태(state) : 에이전트가 현재 위치한 상황
• 행동(action) : 에이전트가 취할 수 있는 행동
• 보상(reward) : 에이전트가 취한 행동에 대한 보상

인공신경망에서는 상태와 행동을 입력으로 받아 보상을 출력값으로 생성합니다.

 

강화학습에서는 보상을 최대화하기 위한 최적의 행동을 선택하기 위해 출력값을 이용합니다. 보통은 Q-learning이나 정책 신경망(policy neural network)을 이용하여 강화학습을 수행합니다.

 

Q-learning은 강화학습에서 가장 대표적인 알고리즘 중 하나로, 현재 상태에서 각 행동을 취했을 때 얻을 수 있는 보상의 기댓값을 계산하여 최적의 행동을 선택합니다. 이때 인공신경망은 상태와 행동을 입력으로 받아 보상을 출력값으로 생성하는 역할을 수행합니다.

 

정책 신경망은 에이전트가 각 상태에서 취할 수 있는 행동에 대한 확률 분포를 출력값으로 생성합니다. 이때 인공신경망은 상태를 입력으로 받아 각 행동에 대한 확률 분포를 출력값으로 생성하는 역할을 수행합니다. 이렇게 생성된 확률 분포를 기반으로 에이전트는 확률적으로 행동을 선택하게 됩니다.

 

이러한 방식으로 인공신경망을 이용하여 강화학습을 수행하면, 에이전트는 보상을 최대화하는 최적의 행동을 학습하게 됩니다.