분산 강화학습 논문(DeepMind IMPALA) 구현
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데이터야놀자 2018에서 발표한 문서입니다. 딥마인드의 분산 강화학습 논문 IMPALA에 대한 설명과 구현 코드 링크가 있으나, 수렴에는 실패했습니다. 발표전 시간이 부족해 디버깅을 하지 못했습니다. 참고하시기 바랍니다.
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분산 강화학습 논문(DeepMind IMPALA) 구현
- 1. 분산 강화학습 논문 (DeepMind IMPALA) 구현 김정주 (haje01@gmail.com)
- 2. 소개
- 3. 정책(Policy) 기반 RL •학습 및 표현이 더 간단하다 •가치(Value)는 어떤 동작을 해야하는지 지시해주지 않는다 •가치보다 정책기반이 더 강한 수렴 보장 •대표적으로 Actor-Critic 방법이 있음
- 4. Off-Policy Actor-Critic? •Actor-Critic은 기본적으로 On-Policy •DQN처럼 Replay Buffer를 사용할 수 없음 •대신 멀티 환경(Agent) 방식 사용 •A3C
- 5. 논문 소개 •“IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures” •DeepMind, 2018 •빠른 학습을 위한 액터-러너 구성 분산(~수천 대) 강화 학습 •Off-Policy PG를 위해 중요도 샘플링 이용 V-trace 제안 •DMLab-30, Atari-57 등 Multi-Task에서 우수한 결과
- 6. 비슷한 연구 •“Distributed Prioritized Experience Replay” (Ape-X) •Google, 2018 (D. Silver) •IMPALA와 비슷한 시기에 발표 •우선 경험 리플레이 방법으로 정책 지연 대응 •구현 발표 - https://www.slideshare.net/ssuser163469/ distributed-prioritized-experience-replay
- 7. 데이터 병렬화
- 8. 경사 병렬화
- 9. 경험과 모수의 공유 •IMPALA에서 각 액터는 경험을 러너 중 하나로 보냄 •러너는 액터들이 보낸 경험에서 학습 •각 액터는 모든 러너에게서 가중치를 병렬로 얻고 병합 •가중치는 러너 머신간 분산 •러너들간 가중치 경사 공유
- 11. Ape-X와 IMPALA의 공통점 •Off-Policy •Multi-Actor •경사가 아닌 경험을 공유 (지연 시간에 덜 민감)
- 12. Ape-X와 IMPALA 차이점 Ape-X IMPALA 러너 단일 러너 멀티 러너 가능 데이터 병렬화 중앙 집중 러너별 독립 경험 선별 Prioritization NA 정책 지연 대응 NA V-Trace 경사 병렬화 NA 러너들 간 공유 가중치 단일 가중치를 액터가 받음 복수 가중치를 액터가 병합 액터 전송 데이터 경험 + 우선도 경험 + 로짓 + LSTM상태
- 13. IMPALA 성능 DeepMind Lab-30 과제에서 점수와 소요 시간(처리량)
- 14. 수식
- 15. V-trace target vs ≜ V(xs) + s+n−1 ∑ t=s γt−s ( t−1 ∏ i=s ci)δtV
- 16. V-trace target vs ≜ V(xs) + s+n−1 ∑ t=s γt−s ( t−1 ∏ i=s ci)δtV ≜ ρt(rt + γV(xt+1) − V(xt)) TD
- 17. V-trace target vs ≜ V(xs) + s+n−1 ∑ t=s γt−s ( t−1 ∏ i=s ci)δtV ≜ min( ¯ρ, π(at |xt) μ(at |xt) ) ≜ ρt(rt + γV(xt+1) − V(xt)) 절단 IS 갱신의 고정점(Fixed Point)을 정의
- 18. V-trace target vs ≜ V(xs) + s+n−1 ∑ t=s γt−s ( t−1 ∏ i=s ci)δtV ≜ min(¯c, π(ai |xi) μ(ai |xi) ) 절단 IS 분산 감소에 이용
- 19. Policy Gradient - On Policy ∇J(μ) = 𝔼as∼μ(⋅|xs)[∇log μ(as |xs)qs |xs]
- 20. ∇J(μ) = 𝔼as∼μ(⋅|xs)[∇log μ(as |xs)qs |xs] Policy Gradient - On Policy ≜ rs + γvs+1 ≃ Qμ (xs, as)
- 21. Policy Gradient - Off Policy ∇J(π) = 𝔼as∼μ(⋅|xs)[ π¯ρ(as |xs) μ(as |xs) ∇log π¯ρ(as |xs)qs |xs]
- 22. Policy Gradient - Off Policy ∇J(π) = 𝔼as∼μ(⋅|xs)[ π¯ρ(as |xs) μ(as |xs) ∇log π¯ρ(as |xs)qs |xs] Importance Sampling ≜ ρ
- 23. 기저있는 Actor-Critic Update Δθ = α∇θlog πθ(s, a)(Q(s, a) − V(s))
- 24. V-trace Actor-Critic Update + ρs ∇wlog πw(a|xs)(rs + γvs+1 − Vθ(xs)) − ∇w ∑ a πw(a|xs)log πw(a|xs) (vs − Vθ(xs))∇θVθ(xs)
- 25. + ρs ∇wlog πw(a|xs)(rs + γvs+1 − Vθ(xs)) − ∇w ∑ a πw(a|xs)log πw(a|xs) (vs − Vθ(xs))∇θVθ(xs) Policy Gradient Loss ≃ Advantage V-trace Actor-Critic Update = qs 정책 모수 갱신
- 26. + ρs ∇wlog πw(a|xs)(rs + γvs+1 − Vθ(xs)) − ∇w ∑ a πw(a|xs)log πw(a|xs) (vs − Vθ(xs))∇θVθ(xs) Baseline Loss V-trace Actor-Critic Update 가치 모수 갱신
- 27. + ρs ∇wlog πw(a|xs)(rs + γvs+1 − Vθ(xs)) −∇w ∑ a πw(a|xs)log πw(a|xs) (vs − Vθ(xs))∇θVθ(xs) Entropy Loss V-trace Actor-Critic Update 탐험 유도
- 28. 직관 •절단 중요도 샘플링(Truncated IS)으로 Policy-Lag 보완 •Off-Policy Policy Gradient 구현 •두 중요도 샘플링 값의 절단 임계치로 튜닝 •rho bar 는 수렴하는 가치함수의 기준에 •c bar 는 수렴하는 속도에 영향
- 30. 논문의 구현 초모수
- 31. 재구현 초모수 •Unroll 수 : 5 •경사 Clipping 크기 : 0.1 •미니배치 크기 : 128 •RMSProp: LR = 0.0001, EPS = 1e-5 •각 액터는 약 6초에 한 번씩 버퍼(100 경험) 전송 •러너는 약 10초에 한 번 모델 배포
- 32. 재구현 스펙 •PyTorch, AWS + Terraform •단일 러너 - AWS p2.xlarge (Tesla K80) •16 액터 - AWS m5.xlarge 4대 •ZeroMQ로 네트워킹 •Publish-Subscribe 패턴으로 모델 배포 •실험 대상: Atari 57 Games -> Pong
- 33. 재구현 구조도 (단일 러너)
- 34. 구현 팁 •갱신할 모수가 아닌 것에서 나온 값은 계산 그래프에서 떼어낼 것 •적절한 Entropy Loss로 Exploration을 촉진 •액터 환경별로 서로 다른 Random Seed를 줄 것
- 35. 배포 문제 •다양한 샘플이 필요 -> 많은 테스크 노드 •하나씩 설치하고 관리하기는 힘듦 •AWS + Terraform 👏
- 36. Terraform을 통한 배포 $ terraform init $ terraform apply
- 37. 배포 결과
- 38. 실험 결과… 수렴 실패 😱
- 39. 실패 원인? •계산 그래프에서 중복 역전파로 Gradient Explosion 가능성 •DeepMind 코드의 이해 부족 •논문에 구현관련 설명이 부족 •시간이 더 있다면… 😥
- 40. 소감 •재구현은 논문 이해를 위한 좋은 방법 •분산 강화학습 추천 •IMPALA vs Ape-X? •IMPALA는 이론적 장점, Ape-X는 구현 측면 장점 •둘의 우위는 앞으로 두고 보아야…
- 41. 감사합니다.