【王树森】深度强化学习(DRL)学习笔记

本文主要是介绍【王树森】深度强化学习(DRL)学习笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

第一部分：基础知识

1.机器学习基础

2.蒙特卡洛估计

3.强化学习基础知识

• 基本术语：状态（state）、状态空间（state space）、动作（action）、动作空间（action space）、智能体（agent）、环境（environment）、策略 (policy)、奖励（reward）、状态转移（state transition）。
• 马尔可夫决策过程 (MDP) 通常指的是四元组 $(\mathcal{S},\mathcal{A},p,r)$, 其中 $\mathcal{S}$ 是状态空间, $\mathcal{A}$ 是动作空间, $p$ 是状态转移函数, $r$ 是奖励函数。有时 MDP 指的是五元组 $(\mathcal{S},\mathcal{A},p,r,\gamma )$,其中 $\gamma$ 是折扣率。
• 强化学习中的随机性来自于状态和动作。状态的随机性来源于状态转移, 动作的随机性来源于策略。奖励依赖于状态和动作, 因此奖励也具有随机性。
• 回报（或折扣回报）是未来所有奖励的加和（或加权和）。回报取决于奖励，奖励取决于状态和动作, 因此回报的随机性来自于未来的状态和动作。强化学习的目标是最大化回报，而不是最大化奖励。
• 动作价值函数 $Q_{\pi }(s,a)$ 、最优动作价值函数 $Q^{\star }(s,a)$ 、状态价值函数 $V_{\pi }(s)$ 。
• 强化学习分为基于模型的方法、无模型方法两大类。其中无模型方法又分为价值学习、策略学习两类。本书第二部分、第三部分会详细讲解价值学习和策略学习; 第 18 章用 AlphaGo 的例子讲解基于模型的方法。

3.1 马尔科夫决策过程

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

一个MDP 通常由状态空间、动作空间、状态转移函数、奖励函数、折扣因子等组成

智能体

强化学习中谁做动作谁就是智能体

环境

与智能体交互的对象

状态

在每个时刻，环境有一个状态(state)，可以理解为对当前时刻环境的概括

状态空间

指所有可能存在状态的集合，记作花体字母$\mathcal{S}$。状态空间可以是离散的，也可以是连续的。状态空间可以是有限集合，也可以是无限可数集合。在超级玛丽、星际争霸、无人驾驶这些例子中，状态空间是无限集合，存在无穷多种可能的状态。围棋、五子棋、中国象棋这些游戏中，状态空间是离散有限集合，可以枚举出所有可能存在的状态（也就是棋盘上的格局）。

动作

智能体基于当前状态所做出的决策

动作空间

指所有可能动作的集合，记作花体字母$\mathcal{A}$。动作空间可以是离散集合或连续集合，可以是有限集合或无限集合。

奖励

是指在智能体执行一个动作之后，环境返回给智能体的一个数值。奖励往往由我们自己来定义，奖励定义得好坏非常影响强化学习的结果

通常假设奖励是当前状态 $s$ 、当前动作 $a$ 、下一时刻状态 $s^{\prime }$ 的函数, 把奖励函数记作 $r\left(s,a,s^{\prime }\right)$ 。有时假设奖励仅仅是 $s$ 和 $a$ 的函数, 记作 $r(s,a)$ 。我们总是假设奖励函数是有界的, 即对于所有 $a\in \mathcal{A}$ 和 $s,s^{\prime }\in \mathcal{S}$, 有 $\left|r\left(s,a,s^{\prime }\right)\right|<\infty$ 。

此处隐含的假设是奖励函数是平稳的（stationary），即它不随着时刻t变化(不太理解)

状态转移

是指智能体从当前t时刻的状态$s$转移到下一个时刻状态为$s^{\prime }$的过程。

状态转移概率

• 状态转移可能是随机的，强化学习通常假设状态转移随机，随机性来源于环境。用状态转移概率函数描述状态转移：$$p\left(s^{\prime }\mid s,a\right)=\mathbb{P}\left(S^{\prime }=s^{\prime }\mid S=s,A=a\right),$$
  表示在当前状态 $s$, 智能体执行动作 $a$, 环境的状态变成 $s^{\prime }$的概率
  大写字母表示随机变量，小写字母表示观测值
• 状态转移也可能是确定的，下一个状态$s^{\prime }$完全由s和a决定

3.2 策略

策略定义

根据观测到的状态，如何做出决策，即如何从动作空间中选取一个动作。强化学习的目标就是得到一个策略函数，在每个时刻根据观测到的状态做出决策。

• 随机策略，记随机策略函数$\pi :(s,a)\mapsto [0,1]$是一个概率密度函数 :
  $$\pi (a\mid s)=\mathbb{P}(A=a\mid S=s).$$
  策略函数的输入是状态s和动作a，输出是一个0到1之间的概率值。含义是给定状态s，做出动作a的概率
• 确定策略：输入状态s，直接输出相应的动作a

3.3 随机性的来源

随机性的两个来源

• 状态是随机的，依赖于状态转移函数
• 动作是随机的，依赖于策略函数

马尔科夫性质(无后效性)

假设状态转移具有马有马尔可夫性质, 即：
$$\mathbb{P}\left(S_{t+1}\mid S_t,A_t\right)=\mathbb{P}\left(S_{t+1}\mid S_1,A_1,S_2,A_2,\cdots ,S_t,A_t\right).$$

公式的意思是下一时刻状态 $S_{t+1}$ 仅依赖于当前状态 $S_t$ 和动作 $A_t$, 而不依赖于过去的状态和动作。
即在推导后面阶段的状态的时候，我们只关心前一个阶段的状态值，不关心这个状态是怎么一步一步推导出来的。

轨迹

指一回合（episode）游戏中，智能体观测到的所有的状态、动作、奖励。

3.4 回报与折扣汇报

回报

回报（return） 是从当前时刻开始到本回合结束的所有奖励的总和，所以回报也叫做累计奖励（cumulative future reward）
$$U_t=R_t+R_{t+1}+R_{t+2}+R_{t+3}+\cdots +R_n$$
强化学习的目标就是寻找一个策略，使得回报的期望最大化

折扣回报

在MDP中，通常使用折扣回报，给未来的奖励做折扣：
$$U_t=R_t+\gamma \cdot R_{t+1}+{\gamma }^2\cdot R_{t+2}+{\gamma }^3\cdot R_{t+3}+\cdots$$其中，$\gamma \in [0,1]$叫做折扣率

回报中的随机性

t时刻的$U_t$依赖于t时刻往后所有的奖励，奖励又依赖于状态与动作，因此t时刻$U_t$是未知的。

3.5 价值函数

动作-价值函数

• 定义
  在t时刻，我们不知道$U_t$的值，而我们又想预判$U_t$的值从而知道局势的好坏。该怎么办呢？解决方案就是对$U_t$求期望，消除掉其中的随机性。
  假设我们已经观测到状态$s_t$，而且做完决策，选中动作$a_t$。那么$U_t$中的随机性来自于$t+1$时刻起的所有的状态和动作：
  $$S_{t+1},A_{t+1},S_{t+2},A_{t+2},\cdots ,S_n,A_n$$对 $U_t$ 关于变量 $S_{t+1},A_{t+1},\cdots ,S_n,A_n$ 求条件期望, 得到的就是动作-价值函数：
  $$Q_{\pi }\left(s_t,a_t\right)={\mathbb{E}}_{S_{t+1},A_{t+1},\cdots ,S_n,A_n}\left[U_t\mid S_t=s_t,A_t=a_t\right]$$
  动作价值函数 $Q_{\pi }\left(s_t,a_t\right)$ 仅依赖于 $s_t$ 与 $a_t$, 而不依赖于 $t+1$ 时刻及其之后的状态和动作，因为随机变量 $S_{t+1},A_{t+1},\cdots ,S_n,A_n$ 都被期望消除了。由于动作 $A_{t+1},\cdots ,A_n$ 的概率质量函数都是 $\pi$, 公式中的期望依赖于 $\pi$; 用不同的 $\pi$, 求期望得出的结果就会不同。因此 $Q_{\pi }\left(s_t,a_t\right)$ 依赖于 $\pi$, 这就是为什么动作价值函数有下标 ${\pi }_{。}$
  因此，动作价值函数依赖于三个因素，当前状态$s_t$，当前动作$a_t$，策略函数$\pi$

• 直观含义：Q(s,a) 表示的是智能体在状态 s 下选择动作a 后，并一直按照策略 π 行动所能获得的总奖励(回报)的期望

• 具体过程：
  1.起始:在状态s下选择动作 a。
  2.转移:选择动作 a后，环境根据转移概率转移到新状态s’，并给予即时奖励 r1。
  3.策略 π 执行:从状态 s’开始，智能体按照策略 π选择下一个动作 a’ .
  4.重复:从状态s’开始，重复上述步骤(2和3)，直到达到终止状态或无限循环。

第二部分：价值学习

4.DQN与Q学习

• $\mathrm{DQN}$ 是对最优动作价值函数 $Q^{\star }$ 的近似。 $\mathrm{DQN}$ 的输入是当前状态 $s_t$, 输出是每个动作的 $\mathrm{Q}$ 值。 $\mathrm{DQN}$ 要求动作空间 $\mathcal{A}$ 是离散集合, 集合中的元素数量有限。如果动作空间 $\mathcal{A}$ 的大小是 $k$, 那么 $\mathrm{DQN}$ 的输出就是 $k$ 维向量。 $\mathrm{DQN}$ 可以用于做决策, 智能体执行 $\mathrm{Q}$ 值最大的动作。
• TD 算法的目的在于让预测更接近实际观测。以驾车问题为例, 如果使用 $\mathrm{TD}$ 算法,无需完成整个旅途就能做梯度下降更新模型。
  理解TD 目标、TD 误差
• $\mathrm{Q}$ 学习算法是 $\mathrm{TD}$ 算法的一种, 可以用于训练 $\mathrm{DQN}$ 。 $\mathrm{Q}$ 学习算法由最优贝尔曼方程推导出。 $\mathrm{Q}$ 学习算法属于异策略, 允许使用经验回放。由任意行为策略收集经验,存入经验回放数组。事后做经验回放, 用 TD 算法更新 DQN 参数。
• 如果状态空间 $\mathcal{S}$ 、动作空间 $\mathcal{A}$ 都是较小的有限离散集合, 那么可以用表格形式的 $\mathrm{Q}$ 学习算法学习 $Q^{\star }$ 。如今表格形式的 $\mathrm{Q}$ 学习已经不常用。
• 理解同策略、异策略、目标策略、行为策略这几个专业术语, 理解同策略与异策略的区别。异策略的好处在于允许做经验回放, 反复利用过去收集的经验。但这不意味着异策略一定优于同策略。
  

4.1 DQN

4.2 时间差分(TD)算法

4.3 用TD算法训练DQN

4.4 Q学习算法

上一节用TD算法训练DQN，TD算法是一大类算法，常见的有Q学习和SARSA。 $Q$ 学习的目的是学到最优动作价值函数 $Q^{\star }$, 而 SARSA 的目的是学习动作价值函数 $Q_{\pi }$。

Q学习的表格形式是用一个表格 $\tilde{Q}$ 来近似 $Q^{\star }$首先初始化 $\tilde{Q}$, 可以让它是全零的表格。然后用表格形式的 $\mathrm{Q}$ 学习算法更新 $\tilde{Q}$, 每次更新表格的一个元素。最终 $\tilde{Q}$ 会收敛到 $Q^{\star }$ 。Q学习的表格法与策略无关

4.5 同策略(On-policy) 与异策略(Off-policy)

行为策略

• 定义
  在强化学习中，我们让智能体与环境交互，记录下观测到的状态、动作、奖励，用这些经验来学习一个策略函数。在这一过程中，控制智能体与环境交互的策略被称作行为策略

• 作用
  收集经验（experience），即观测的状态、动作、奖励

目标策略

• 定义
  强化学习的目的是得到一个策略函数，用这个策略函数来控制智能体。这个策略函数就叫做目标策略。

同策略

• 定义：用相同的行为策略和目标策略

异策略

• 定义：用不同的行为策略和目标策略

DQN 是异策略, 行为策略可以不同于目标策略, 可以用任意的行为策略收集经验, 比如最常用的行为策略是 $ϵ$-greedy:
$$a_t=\{\begin{array}{ll}{\mathrm{argmax}}_{a}Q\left(s_t,a;\mathbf{w}\right),& \text{ 以概率 }(1-ϵ);\\ \text{ 均匀抽取 }\mathcal{A}\text{ 中的一个动作, }& \text{ 以概率 }ϵ.\end{array}$$

让行为策略带有随机性的好处在于能探索更多没见过的状态。在实验中, 初始的时候让 $ϵ$ 比较大 (比如 $ϵ=0.5$ ) ; 在训练的过程中, 让 $ϵ$ 逐渐衰减, 在几十万步之后衰减到较小的值（比如 $ϵ=0.01）$, 此后固定住 $ϵ=0.01$ 。

异策略的好处是可以用行为策略收集经验, 把 $\left(s_t,a_t,r_t,s_{t+1}\right)$ 这样的四元组记录到一个数组里, 在事后反复利用这些经验去更新目标策略。这个数组被称作经验回放数组 （replay buffer）, 这种训练方式被称作经验回放（experience replay）。注意，经验回放只适用于异策略, 不适用于同策略, 其原因是收集经验时用的行为策略不同于想要训练出的目标策略。

5.SARSA算法

• SARSA 和 $\mathrm{Q}$ 学习都属于 $\mathrm{TD}$ 算法, 但是两者有所区别。SARSA 算法的目的是学习动作价值函数 $Q_{\pi }$, 而 $\mathrm{Q}$ 学习算法目的是学习最优动作价值函数 $Q^{\star }$ 。SARSA 算法是同策略, 而 $\mathrm{Q}$ 学习算法是异策略。SARSA 不能用经验回放, 而 $\mathrm{Q}$ 学习可以用经验回放。
• 价值网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 是对动作价值函数 $Q_{\pi }(s,a)$ 的近似。可以用 SARSA 算法学习价值网络。
• 多步 TD 目标是对单步 TD 目标的推广。多步 TD 目标可以平衡蒙特卡洛和自举,取得比单步 TD 目标更好的效果。

5.1 表格形式的SARSA

SARSA表格形式

Actor-Critic方法中，策略函数$\pi$控制智能体，被当做Actor(运动员)；动作价值函数$Q_{\pi }$评价策略的好坏，被当做Critic(评委)；SARSA算法尝用于训练评委$Q_{\pi }$

用一个表格表示动作价值函数$Q_{\pi }(s,a)$，该表格与策略函数 $\pi (a\mid s)$ 相关联; 如果 $\pi$ 发生变化,表格 $Q_{\pi }$ 也会发生变化。因此SARSA算法与策略有关【但注意：Q学习的表格与策略无关】

Q学习与SARSA的对比

• $\mathrm{Q}$ 学习的目标是学到表格 $\tilde{Q}$, 作为最优动作价值函数 $Q^{\star }$ 的近似。因为 $Q^{\star }$ 与 $\pi$ 无关, 所以在理想情况下, 不论收集经验用的行为策略 $\pi$ 是什么, 都不影响 $\mathrm{Q}$ 学习得到的最优动作价值函数。因此, $\mathrm{Q}$ 学习属于异策略（off-policy), 允许行为策略区别于目标策略。Q 学习允许使用经验回放, 可以重复利用过时的经验。
• SARSA 算法的目标是学到表格 $q$, 作为动作价值函数 $Q_{\pi }$ 的近似。 $Q_{\pi }$ 与一个策略 $\pi$相对应, 用不同的策略 $\pi$, 对应 $Q_{\pi }$ 就会不同。策略 $\pi$ 越好, $Q_{\pi }$ 的值越大。经验回放数组里的经验 $\left(s_j,a_j,r_j,s_{j+1}\right)$ 是过时的行为策略 ${\pi }_{\text{old }}$ 收集到的, 与当前策略 ${\pi }_{\text{now }}$ 及其对而不能用过时的 ${\pi }_{\text{old }}$ 收集到的经验。这就是为什么 SARSA 不能用经验回放的原因。

5.2 神经网络形式的SARSA

价值网络

价值网络：如果状态空间 $\mathcal{S}$ 是无限集, 那么我们无法用一张表格表示 $Q_{\pi }$, 否则表格的行数是无穷。一种可行的方案是用一个神经网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 来近似 $Q_{\pi }(s,a)$; 理想情况下，
$$q(s,a;\mathbf{w})=Q_{\pi }(s,a),\forall s\in \mathcal{S},a\in \mathcal{A}.$$

这个神经网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 被称为价值网络（value network）, 其中的 $\mathbf{w}$ 表示神经网络中可训练的参数。神经网络的结构是人预先设定的（比如有多少层, 每一层的宽度是多少), 而参数 $\mathbf{w}$ 需要通过智能体与环境的交互来学习。

5.3 多步TD 目标

5.4 蒙特卡洛与自举

自举

自举意思是“用一个估算去更新同类的估算”，类似于“自己把自己给举起来”

6.价值学习高级技巧

• 经验回放可以用于异策略算法。经验回放有两个好处：打破相邻两条经验的相关性、重复利用收集的经验。
• 优先经验回放是对经验回放的一种改进。在做经验回放的时候，从经验回放数组中做加权随机抽样, $\mathrm{TD}$ 误差的绝对值大的经验被赋予较大的抽样概率、较小的学习率。
• $\mathrm{Q}$ 学习算法会造成 $\mathrm{DQN}$ 高估真实的价值。高估的原因有两个：第一，最大化造成 $\mathrm{TD}$ 目标高估真实价值; 第二, 自举导致高估传播。高估并不是由 DQN 本身的缺陷造成的, 而是由于 $\mathrm{Q}$ 学习算法不够好。双 $\mathrm{Q}$ 学习是对 $\mathrm{Q}$ 学习算法的改进, 可以有效缓解高估。
• 对决网络与 $\mathrm{DQN}$ 一样, 都是对最优动作价值函数 $Q_{\star }$ 的近似; 两者的唯一区别在于神经网络结构。对决网络由两部分组成： $D\left(s,a;{\mathbf{w}}^D\right)$ 是对最优优势函数的近似, $V\left(s;{\mathbf{w}}^V\right)$ 是对最优状态价值函数的近似。对决网络的训练与 $\mathrm{DQN}$ 完全相同。
• 噪声网络是一种特殊的神经网络结构, 神经网络中的参数带有随机噪声。噪声网络可以用于 DQN 等多种深度强化学习模型。噪声网络中的噪声可以鼓励探索, 让智能体尝试不同的动作, 这有利于学到更好的策略。

6.1 经验回放

经验回放定义

经验回放（experience replay）是强化学习中一个重要的技巧，可以大幅提升强化学习的表现。经验回放的意思是把智能体与环境交互的记录（即经验）储存到一个数组里，事后反复利用这些经验训练智能体。这个数组被称为经验回放数组（replay buffer）
具体来说, 把智能体的轨迹划分成 $\left(s_t,a_t,r_t,s_{t+1}\right)$ 这样的四元组, 存入一个数组。要人为指定数组的大小 (记作 $b$ )。数组中只保留最近 $b$ 条数据; 当数组存满之后, 删掉最旧的数据。数组的大小 $b$ 是个需要调的超参数, 会影响训练的结果。通常设置 $b$ 为 $10^5\sim 10^6$ 。

经验回放的优点

• 经验回放的一个好处在于打破序列的相关性。 训练 DQN 的时候, 每次我们用一个四元组对 DQN 的参数做一次更新。我们希望相邻两次使用的四元组是独立的。然而当智能体收集经验的时候, 相邻两个四元组 $\left(s_t,a_t,r_t,s_{t+1}\right)$ 和 $\left(s_{t+1},a_{t+1},r_{t+1},s_{t+2}\right)$ 有很强的相关性。依次使用这些强关联的四元组训练 DQN，效果往往会很差。经验回放每次从数组里随机抽取一个四元组, 用来对 DQN 参数做一次更新。这样随机抽到的四元组都是独六的, 消除了相关性。

• 经验回放的另一个好处是重复利用收集到的经验，而不是用一次就丢弃，这样可以用更少的样本数量达到同样的表现。

  注意：暂时还不太理解的点
  在阅读文献的时候请注意“样本数量”（sample complexity）与“更新次数”两者的区别。样本数量是指智能体从环境中获取的奖励r的数量。而一次更新的意思是从经验回放数组里取出一个或多个四元组，用它对参数w 做一次更新。通常来说，样本数量更重要，因为在实际应用中收集经验比较困难。比如，在机器人的应用中，需要在现实世界做一次实验才能收集到一条经验，花费的时间和金钱远大于做一次计算。相对而言，做更新的次数不是那么重要，更新次数只会影响训练时的计算量而已。
  

经验回放局限性

经验回放只适用于异策略；不适用于同策略，比如SRASA，REINFORCE，A2C

优先经验回放

优先经验回放（prioritized experience replay）是一种特殊的经验回放方法, 它比普通的经验回放效果更好：既能让收敛更快，也能让收敛时的平均回报更高。经验回放数组里有 $b$ 个四元组, 普通经验回放每次均匀抽样得到一个样本——即四元组 $\left(s_j,a_j,r_j,s_{j+1}\right)$,用它来更新 DQN 的参数。优先经验回放给每个四元组一个权重, 然后根据权重做非均匀随机抽样。如果 DQN 对 $\left(s_j,a_j\right)$ 的价值判断不准确, 即 $Q\left(s_j,a_j;\mathbf{w}\right)$ 离 $Q^{\ast }\left(s_j,a_j\right)$ 较远,则四元组 $\left(s_j,a_j,r_j,s_{j+1}\right)$ 应当有较高的权重。

6.2 高估问题及解决方法

$\mathrm{Q}$ 学习算法有一个缺陷：用 $\mathrm{Q}$ 学习训练出的 $\mathrm{DQN}$ 会高估真实的价值, 而且高估通常是非均匀的。这个缺陷导致 DQN 的表现很差。高估问题并不是 DQN 模型的缺陷, 而是 $\mathrm{Q}$ 学习算法的缺陷。 $\mathrm{Q}$ 学习产生高估的原因有两个：第一, 自举导致偏差的传播; 第二, 最大化导致 TD 目标高估真实价值。为了缓解高估, 需要从导致高估的两个原因下手, 改进 $\mathrm{Q}$ 学习算法。双 $\mathrm{Q}$ 学习算法是一种有效的改进, 可以大幅缓解高估及其危害。

自举导致高估

最大化导致高估

高估的危害

如果高估是均匀的，则高估没有危害；如果高估非均匀，就会有危害

想要避免DQN 的高估，要么切断自举，要么避免最大化造成高估注意，高估并不是DQN 自身的属性，高估纯粹是算法造成的。想要避免高估，就要用更好的算法替代原始的Q学习算法。

使用目标网络

使用目标网络训练DQN可以缓解DQN高估

双Q学习算法

造成 $\mathrm{DQN}$ 高估的原因不是 $\mathrm{DQN}$ 模型本身的缺陷, 而是 $\mathrm{Q}$ 学习算法有不足之处: 第一, 自举造成偏差的传播; 第二, 最大化造成 $\mathrm{TD}$ 目标的高估。在 $\mathrm{Q}$ 学习算法中使用目标网络, 可以缓解自举造成的偏差, 但是无助于缓解最大化造成的高估。本小节介绍双 $\mathbf{Q}$ 学习（double $\mathrm{Q}$ learning）算法, 它在目标网络的基础上做改进, 缓解最大化造成的高估。
注：本小节介绍的双 $\mathrm{Q}$ 学习算法在文献中被称作 double $\mathrm{DQN}$, 缩写 DDQN。本书不采用 $\mathrm{DDQN}$ 这名字, 因为这个名字比较误导。双 $\mathrm{Q}$ 学习（即所谓的 DDQN）只是一种 $\mathbf{TD}$ 算法而已, 它可以把 DQN 训练得更好。双 $\mathrm{Q}$ 学习并没有用区别于 $\mathrm{DQN}$ 的模型。本节中的模型只有一个, 就是 $\mathrm{DQN}$ 。我们讨论的只是训练 $\mathrm{DQN}$ 的三种 $\mathrm{TD}$ 算法：原始的 $\mathrm{Q}$ 学习、用目标网络的 $\mathrm{Q}$ 学习、双 $\mathrm{Q}$ 学习。

下面是三种算法的对比：

注1：如果使用原始 $\mathrm{Q}$ 学习算法, 自举和最大化都会造成严重高估。在实践中, 应当尽量使用双 $\mathrm{Q}$ 学习, 它是三种算法中最好的。

注2：如果使用 SARSA 算法（比如在 actor-critic 中), 自举的问题依然存在, 但是不存在最大化造成高估这一问题。对于 SARSA, 只需要解决自举问题, 所以应当将目标网络应用到 SARSA。

6.3 对决网络

对决网络 (dueling network)是对 DQN 的神经网络结构的改进。它的基本想法是将最优动作价值 $Q^{\star }$ 分解成最优状态价值 $V_{\star }$ 加最优优势 $D_{\star }$ 。对决网络的训练与 $\mathrm{DQN}$ 完全相同, 可以用 $\mathrm{Q}$ 学习算法或者双 $\mathrm{Q}$ 学习算法。

6.4 噪声网络

噪声网络（noisy net）是一种非常简单的方法, 可以显著提高 DQN 的表现。噪声网络的应用不局限于 DQN, 它可以用于几乎所有的深度强化学习方法。

噪声网络的原理

把神经网络中的参数 $\mathbf{w}$ 替换成 $\mu +\sigma \circ \xi$ 。此处的 $\mu ,\sigma ,\xi$ 的形状与 $\mathbf{w}$完全相同。 $\mu 、\sigma$ 分别表示均值和标准差, 它们是神经网络的参数, 需要从经验中学习。 $\mathbf{\xi }$ 是随机噪声, 它的每个元素独立从标准正态分布 $\mathcal{N}(0,1)$ 中随机抽取。符号“o”表示逐项乘积。如果 $\mathbf{w}$ 是向量, 那么有
$$w_i={\mu }_i+{\sigma }_i\cdot {\xi }_i.$$

如果 $w$ 是矩阵, 那么有
$$w_{ij}={\mu }_{ij}+{\sigma }_{ij}\cdot {\xi }_{ij}.$$

噪声网络的意思是参数 $\mathbf{w}$ 的每个元素 $w_i$ 从均值为 ${\mu }_i$ 、标准差为 ${\sigma }_i$ 的正态分布中抽取。

第三部分：策略学习

7.策略梯度方法

• 可以用神经网络 $\pi (a\mid s;\mathbf{\theta })$ 近似策略函数。策略学习的目标函数是 $J(\mathbf{\theta })={\mathbb{E}}_S\left[V_{\pi }(S)\right]$,它的值越大, 意味着策略越好。
• 策略梯度指的是 $J(\mathbf{\theta })$ 关于策略了参数 $\mathbf{\theta }$ 的梯度。策略梯度定理将策略梯度表示成
  $$\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })\triangleq Q_{\pi }(s,a)\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a\mid s;\mathbf{\theta })$$的期望。
• REINFORCE 算法用实际观测的回报 $u$ 近似 $Q_{\pi }(s,a)$, 从而把 $\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })$ 近似成:
  $$\tilde{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta })\triangleq u\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a\mid s;\mathbf{\theta }).$$REINFORCE 算法做梯度上升更新策略网络： $\mathbf{\theta }\leftarrow \mathbf{\theta }+\beta \cdot \tilde{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta })$ 。
• Actor-critic 用价值网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 近似 $Q_{\pi }(s,a)$, 从而把 $\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })$ 近似成:
  $$\hat{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta })\triangleq q(s,a;\mathbf{w})\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a\mid s;\mathbf{\theta }).$$
  Actor-critic 用 SARSA 算法更新价值网络 $q$, 用梯度上升更新策略网络: $\mathbf{\theta }\leftarrow \mathbf{\theta }+\beta$. $\hat{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta })$

策略网络→策略学习描述成最大化问题→策略梯度→用REINFORCE和Actor-critic训练策略网络→本章介绍的REINFORCE 和actor-critic 只是帮助大家理解算法而已，实际效果并不好

7.1 策略网络

策略学习

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数或它的近似函数（比如策略网络）

策略网络

用神经网络 $\pi (a\mid s;\mathbf{\theta })$ 近似策略函数 $\pi (a\mid s)$ 。神经网络 $\pi (a\mid s;\mathbf{\theta })$ 被称为策略网络。 $\mathbf{\theta }$ 表示神经网络的参数; 一开始随机初始化 $\theta$, 随后利用收集的状态、动作、奖励去更新 $\mathbf{\theta }$ 。

7.2 策略学习的目标函数

• 回报 $U_t$ 是从 $t$ 时刻开始的所有奖励之和。 $U_t$ 依赖于 $t$ 时刻开始的所有状态和动作:
  $$S_t,A_t,S_{t+1},A_{t+1},S_{t+2},A_{t+2},\cdots$$
  在 $t$ 时刻, $U_t$ 是随机变量, 它的不确定性来自于未来未知的状态和动作。

• 动作价值函数的定义是:
  $$Q_{\pi }\left(s_t,a_t\right)=\mathbb{E}\left[U_t\mid S_t=s_t,A_t=a_t\right].$$条件期望把 $t$ 时刻状态 $s_t$ 和动作 $a_t$ 看做已知观测值, 把 $t+1$ 时刻后的状态和动作看做未知变量, 并消除这些变量。

• 状态价值函数的定义：
  $$V_{\pi }\left(s_t\right)={\mathbb{E}}_{A_t\sim \pi \left(\cdot \mid s_t;\theta \right)}\left[Q_{\pi }\left(s_t,A_t\right)\right].$$状态价值既依赖于当前状态 $s_t$, 也依赖于策略网络 $\pi$ 的参数 $\mathbf{\theta }$ 。

  • 当前状态 $s_t$ 越好, 则 $V_{\pi }\left(s_t\right)$ 越大, 即回报 $U_t$ 的期望越大。例如, 在超级玛丽游戏中, 如果玛丽奥已经接近终点（也就是说当前状态 $s_t$ 很好）, 那么回报的期望就会很大。
  • 策略 $\pi$ 越好（即参数 $\mathbf{\theta }$ 越好）, 那么 $V_{\pi }\left(s_t\right)$ 也会越大。例如, 从同一起点出发打游戏, 高手（好的策略）的期望回报远高于初学者（差的策略）。

  如果一个策略很好, 那么状态价值 $V_{\pi }(S)$ 的均值应当很大。因此我们定义目标函数：
  $$J(\mathbf{\theta })={\mathbb{E}}_S\left[V_{\pi }(S)\right]$$
  这个目标函数排除掉了状态 $S$ 的因素, 只依赖于策略网络 $\pi$ 的参数 $\mathbf{\theta }$; 策略越好, 则 $J(\theta )$ 越大。所以策略学习可以描述为这样一个优化问题:
  $$\underset{\mathbf{\theta }}{\max }J(\mathbf{\theta })$$
  希望通过对策略网络参数 $\mathbf{\theta }$ 的更新, 使得目标函数 $J(\mathbf{\theta })$ 越来越大, 也就意味着策略网络越来越强。想要求解最大化问题, 显然可以用梯度上升更新 $\mathbf{\theta }$, 使得 $J(\mathbf{\theta })$ 增大。设当前策略网络的参数为 ${\theta }_{\text{now }}$, 做梯度上升更新参数, 得到新的参数 ${\theta }_{\text{new }}$ :
  $${\mathbf{\theta }}_{\text{new }}\leftarrow {\mathbf{\theta }}_{\text{now }}+\beta \cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}J\left({\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right).$$
  此处的 $\beta$ 是学习率, 需要手动调整。上面的公式就是训练策略网络的基本思路, 其中的梯度
  $${{\nabla }_{\mathbf{\theta }}J\left({\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right)\triangleq \frac{\partial J(\mathbf{\theta })}{\partial \mathbf{\theta }}|}_{\mathbf{\theta }={\theta }_{\text{now }}}$$
  被称作策略梯度。策略梯度可以写成下面定理中的期望形式。之后的算法推导都要基于这个定理, 并对其中的期望做近似。
  

7.3 策略梯度定理的证明

证明过程见书

近似策略梯度

策略学习可以描述为一个最大化问题：

$$\underset{\theta }{\max }\left\{J(\theta )\triangleq {\mathbb{E}}_S\left[V_{\pi }(S)\right]\right\}.$$

求解这个最大化问题最简单的算法就是梯度上升:
$$\mathbf{\theta }\leftarrow \mathbf{\theta }+\beta \cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}J(\theta ).$$

其中的 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 是策略梯度。

策略梯度表示为:
$${\nabla }_{\mathbf{\theta }}J(\mathbf{\theta })={\mathbb{E}}_S\left[{\mathbb{E}}_{A\sim \pi (\cdot \mid S;\mathbf{\theta })}\left[Q_{\pi }(S,A)\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (A\mid S;\mathbf{\theta })\right]\right].$$

解析求出这个期望是不可能的, 因为我们并不知道状态 $S$ 概率密度函数; 即使我们知道 $S$ 的概率密度函数, 能够通过连加或者定积分求出期望, 我们也不愿意这样做, 因为连加或者定积分的计算量非常大。

回忆一下, 第 2 章介绍了期望的蒙特卡洛近似方法, 可以将这种方法用于近似策略梯度。每次从环境中观测到一个状态 $s$, 它相当于随机变量 $S$ 的观测值。然后再根据当前的策略网络（策略网络的参数必须是最新的）随机抽样得出一个动作：
$$a\sim \pi (\cdot \mid s;\theta ).$$

计算随机梯度:
$$\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })\triangleq Q_{\pi }(s,a)\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a\mid s;\mathbf{\theta }).$$

很显然, $\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })$ 是策略梯度 ${\nabla }_{\mathbf{\theta }}J(\mathbf{\theta })$ 的无偏估计:
$${\nabla }_{\mathbf{\theta }}J(\mathbf{\theta })={\mathbb{E}}_S\left[{\mathbb{E}}_{A\sim \pi (\cdot \mid S;\mathbf{\theta })}[\mathbf{g}(S,A;\mathbf{\theta })]\right]$$
应用上述结论, 我们可以做随机梯度上升来更新 $\mathbf{\theta }$, 使得目标函数 $J(\theta )$ 逐渐增长:
$$\mathbf{\theta }\leftarrow \mathbf{\theta }+\beta \cdot \mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta }).$$

此处的 $\beta$ 是学习率, 需要手动调整。但是这种方法仍然不可行, 我们计算不出 $\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })$,原因在于我们不知道动作价值函数 $Q_{\pi }(s,a)$ 。在后面两节中, 我们用两种方法对 $Q_{\pi }(s,a)$做近似: 一种方法是 REINFORCE, 用实际观测的回报 $u$ 近似 $Q_{\pi }(s,a)$; 另一种方法是 actor-critic, 用神经网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 近似 $Q_{\pi }(s,a)$ 。

7.4 REINFORCE

策略梯度 ${\nabla }_{\mathbf{\theta }}J(\mathbf{\theta })$ 的无偏估计是下面的随机梯度:
$$\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })\triangleq Q_{\pi }(s,a)\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a\mid s;\mathbf{\theta }).$$

但是其中的动作价值函数 $Q_{\pi }$ 是未知的，导致无法直接计算 $\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })$ 。REINFORCE 进一步对 $Q_{\pi }$ 做蒙特卡洛近似, 把它替换成回报 $u$ 。

REINFORCE简化推导

设一局游戏有 $n$ 步, 一局中的奖励记作 $R_1,\cdots ,R_n$ 。$t$ 时刻的折扣回报定义为:
$$U_t=\sum _{k=t}^n{\gamma }^{k-t}\cdot R_k$$

而动作价值定义为 $U_t$ 的条件期望:
$$Q_{\pi }\left(s_t,a_t\right)=\mathbb{E}\left[U_t\mid S_t=s_t,A_t=a_t\right].$$

我们可以用蒙特卡洛近似上面的条件期望。从时刻 $t$ 开始, 智能体完成一局游戏, 观测到全部奖励 $r_t,\cdots ,r_n$, 然后可以计算出 $u_t={\sum }_{k=t}^n{\gamma }^{k-t}\cdot r_k$ 。因为 $u_t$ 是随机变量 $U_t$ 的观测值, 所以 $u_t$ 是上面公式中期望的蒙特卡洛近似(不太理解)。在实践中, 可以用 $u_t$ 代替 $Q_{\pi }\left(s_t,a_t\right)$,那么随机梯度 $\mathbf{g}\left(s_t,a_t;\mathbf{\theta }\right)$ 可以近似成
$$\tilde{\mathbf{g}}\left(s_t,a_t;\mathbf{\theta }\right)=u_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi \left(a_t\mid s_t;\mathbf{\theta }\right).$$
$\tilde{\mathbf{g}}$ 是 $\mathbf{g}$ 的无偏估计，所以也是策略梯度 ${\nabla }_{\mathbf{\theta }}J(\mathbf{\theta })$ 的无偏估计； $\tilde{\mathbf{g}}$ 也是一种随机梯度。
我们可以用反向传播计算出 $\ln \pi$ 关于 $\mathbf{\theta }$ 的梯度, 而且可以实际观测到 $u_t$, 于是我们可以实际计算出随机梯度 $\tilde{\mathbf{g}}$ 的值。有了随机梯度的值, 我们可以做随机梯度上升更新策略网络参数 $\theta$ :
$$\mathbf{\theta }\leftarrow \mathbf{\theta }+\beta \cdot \tilde{\mathbf{g}}\left(s_t,a_t;\mathbf{\theta }\right).$$

根据上述推导, 我们得到了训练策略网络的算法, 即 REINFORCE。

训练流程

当前策略网络的参数是 ${\theta }_{\text{now。 }}$ REINFORCE 执行下面的步骤对策略网络的参数做一次更新：

1. 用策略网络 ${\theta }_{\text{now }}$ 控制智能体从头开始玩一局游戏 从开始玩到结束？, 得到一条轨迹 (trajectory):
   $$s_1,a_1,r_1,s_2,a_2,r_2,\cdots ,s_n,a_n,r_n.$$

2. 计算所有的回报:
   $$u_t=\sum _{k=t}^n{\gamma }^{k-t}\cdot r_k,\forall t=1,\cdots ,n$$

3. 用 { ( s t , a t ) } t = 1 n \left\{\left(s_t, a_t\right)\right\}_{t=1}^n {(st​,at​)}t=1n​ 作为数据, 做反向传播计算:
   $${\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi \left(a_t\mid s_t;{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right),\forall t=1,\cdots ,n.$$

4. 做随机梯度上升更新策略网络参数:
   $${\mathbf{\theta }}_{\text{new }}\leftarrow {\mathbf{\theta }}_{\text{now }}+\beta \cdot \sum _{t=1}^n{\gamma }^{t-1}\cdot \underset{\text{即随机梯度 }\tilde{\mathbf{g}}\left(s_t,a_t;{\theta }_{\text{now }}\right)}{\underbrace{u_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi \left(a_t\mid s_t;{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right)}}.$$

注：在算法最后一步中, 随机梯度前面乘以系数 ${\gamma }^{t-1}$ 。读者可能会好奇, 为什么需要这个系数呢? 原因是这样的: 前面 REINFORCE 的推导是简化的, 而非严谨的数学推导; 按照我们简化的推导, 不应该乘以系数 ${\gamma }^{t-1}$ 。下一小节做严格的数学推导, 得出的 REINFORCE 算法需要系数 ${\gamma }^{t-1}$ 。读者只要知道这个事实就行了, 不必读懂下一小节的数学推导。
注：REINFORCE 属于同策略（on-policy）, 要求行为策略（behavior policy）与目标策略 (target policy)相同, 两者都必须是策略网络 $\pi \left(a\mid s;{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right)$, 其中 ${\mathbf{\theta }}_{\text{now }}$ 是策略网络当前的参数。所以经验回放不适用于 REINFORCE。

7.5 Actor-Critic

本节的actor-critic用神经网络近似$Q_{\pi }$

价值网络

Actor-critic 方法用一个神经网络近似动作价值函数 $Q_{\pi }(s,a)$, 这个神经网络叫做“价值网络”, 记为 $q(s,a;\mathbf{w})$, 其中的 $\mathbf{w}$ 表示神经网络中可训练的参数。价值网络的输入是状态 $s$, 输出是每个动作的价值。

虽然价值网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 与之前学的 DQN 有相同的结构, 但是两者的意义不同, 训练算法也不同。

• 价值网络是对动作价值函数 $Q_{\pi }(s,a)$ 的近似。而 DQN 则是对最优动作价值函数 $Q_{\star }(s,a)$ 的近似。
• 对价值网络的训练使用的是 SARSA 算法, 它属于同策略, 不能用经验回放。对 DQN 的训练使用的是 $\mathrm{Q}$ 学习算法, 它属于异策略, 可以用经验回放。

算法推导

• 训练策略网络

  训练策略网络的基本想法是用策略梯度 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 的近似来更新参数 $\mathbf{\theta }$ 。之前我们推导过策略梯度的无偏估计：
  $$\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })\triangleq Q_{\pi }(s,a)\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a\mid s;\mathbf{\theta }).$$
  价值网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 是对动作价值函数 $Q_{\pi }(s,a)$ 的近似，所以把上面公式中的 $Q_{\pi }$ 替换成价值网络，得到近似策略梯度：
  $$\hat{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta })\triangleq \underset{\text{评委的打分 }}{\underbrace{q(s,a;\mathbf{w})}}\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a\mid s;\mathbf{\theta }).$$
  最后做梯度上升更新策略网络的参数:
  $$\mathbf{\theta }\leftarrow \mathbf{\theta }+\beta \cdot \hat{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta }).$$

• 训练价值网络——SARSA

训练过程

下面概括 actor-critic 训练流程。设当前策略网络参数是 ${\theta }_{\text{now }}$, 价值网络参数是 $w_{\text{now。 }}$执行下面的步骤, 将参数更新成 ${\theta }_{\text{new }}$ 和 $w_{\text{new }}$ :

1. 观测到当前状态 $s_t$, 根据策略网络做决策: $a_t\sim \pi \left(\cdot \mid s_t;{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right)$, 并让智能体执行动作 $a_t$ 。
2. 从环境中观测到奖励 $r_t$ 和新的状态 $s_{t+1}$ 。
3. 根据策略网络做决策: ${\tilde{a}}_{t+1}\sim \pi \left(\cdot \mid s_{t+1};{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right)$, 但不让智能体执行动作 ${\tilde{a}}_{t+1}$ 。
4. 让价值网络打分:
   $${\hat{q}}_t=q\left(s_t,a_t;{\mathbf{w}}_{\text{now }}\right)\text{ 和 }{\hat{q}}_{t+1}=q\left(s_{t+1},{\tilde{a}}_{t+1};{\mathbf{w}}_{\text{now }}\right)$$
5. 计算 TD 目标和 TD 误差:
   $${\hat{y}}_t=r_t+\gamma \cdot {\hat{q}}_{t+1}\text{ 和 }{\delta }_t={\hat{q}}_t-{\hat{y}}_t\text{. }$$
6. 更新价值网络：
   $${\mathbf{w}}_{\text{new }}\leftarrow {\mathbf{w}}_{\text{now }}-\alpha \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}q\left(s_t,a_t;{\mathbf{w}}_{\text{now }}\right).$$
7. 更新策略网络:
   $${\mathbf{\theta }}_{\text{new }}\leftarrow {\mathbf{\theta }}_{\text{now }}+\beta \cdot {\hat{q}}_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi \left(a_t\mid s_t;{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right).$$

用目标网络改进训练

第 6.2 节讨论了 $Q$ 学习中的自举及其危害, 以及用目标网络（target network）缓解自举造成的偏差。SARSA 算法中也存在自举一一即用价值网络自己的估值 ${\hat{q}}_{t+1}$ 去更新价值网络自己; 我们同样可以用目标网络计算 TD 目标, 从而缓解偏差。把目标网络记作 $q\left(s,a;{\mathbf{w}}^{-}\right)$, 它的结构与价值网络相同, 但是参数不同。使用目标网络计算 TD 目标, 那么 actor-critic 的训练就变成了:

1. 观测到当前状态 $s_t$, 根据策略网络做决策: $a_t\sim \pi \left(\cdot \mid s_t;{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right)$, 并让智能体执行动作 $a_t$ 。
2. 从环境中观测到奖励 $r_t$ 和新的状态 $s_{t+1}$ 。
3. 根据策略网络做决策: ${\tilde{a}}_{t+1}\sim \pi \left(\cdot \mid s_{t+1};{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right)$, 但是不让智能体执行动作 ${\tilde{a}}_{t+1}$ 。
4. 让价值网络给 $\left(s_t,a_t\right)$ 打分:
   $${\hat{q}}_t=q\left(s_t,a_t;{\mathbf{w}}_{\text{now }}\right).$$
5. 让目标网络给 $\left(s_{t+1},{\tilde{a}}_{t+1}\right)$ 打分:
   $${\tilde{q}}_{t+1}=q\left(s_{t+1},{\tilde{a}}_{t+1};{\mathbf{w}}_{\text{now }}^{-}\right)$$
6. 计算 TD 目标和 TD 误差:
   $${\hat{y}}_t^{-}=r_t+\gamma \cdot {\hat{q}}_{t+1}^{-}\text{ 和 }{\delta }_t=\widehat{q_t}-{\hat{y}}_t^{-}\text{. }$$
7. 更新价值网络：
   $${\mathbf{w}}_{\text{new }}\leftarrow {\mathbf{w}}_{\text{now }}-\alpha \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{w}q\left(s_t,a_t;{\mathbf{w}}_{\text{now }}\right)$$
8. 更新策略网络:
   $${\mathbf{\theta }}_{\text{new }}\leftarrow {\mathbf{\theta }}_{\text{now }}+\beta \cdot {\hat{q}}_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi \left(a_t\mid s_t;{\mathbf{\theta }}_{\text{now }}\right).$$
9. 设 $\tau \in (0,1)$ 是需要手动调整的超参数。做加权平均更新目标网络的参数:
   $${\mathbf{w}}_{\text{new }}^{-}\leftarrow \tau \cdot {\mathbf{w}}_{\text{new }}+(1-\tau )\cdot {\mathbf{w}}_{\text{now }}^{-}.$$

8.带基线的策略梯度方法

上一章推导出策略梯度, 并介绍了两种策略梯度方法，REINFORCE 和 actor-critic。虽然上一章的方法在理论上是正确的，但是在实践中效果并不理想。本章介绍的带基线的策略梯度（policy gradient with baseline）可以大幅提升策略梯度方法的表现。使用基线 (baseline) 之后, REINFORCE 变成 REINFORCE with baseline, actor-critic 变成 advantage actor-critic (A2C)。|

• 在策略梯度中加入基线 (baseline) 可以降低方差, 显著提升实验效果。实践中常用 $b=V_{\pi }(s)$ 作为基线。
• 可以用基线来改进 REINFORCE 算法。价值网络 $v(s;\mathbf{w})$ 近似状态价值函数 $V_{\pi }(s)$,把 $v(s;\mathbf{w})$ 作为基线。用策略梯度上升来更新策略网络 $\pi (a\mid s;\mathbf{\theta })$ 。用蒙特卡洛（而非自举）来更新价值网络 $v(s;\mathbf{w})$ 。
• 可以用基线来改进 actor-critic, 得到的方法叫做 advantage actor-critic (A2C), 它也有一个策略网络 $\pi (a\mid s;\mathbf{\theta })$ 和一个价值网络 $v(s;\mathbf{\theta })$ 。用策略梯度上升来更新策略网络, 用 $\mathrm{TD}$ 算法来更新价值网络。

9.策略学习高级技巧

本章介绍策略学习的高级技巧

• 置信域方法指的是一大类数值优化算法, 通常用于求解非凸问题。对于一个最大化问题，算法重复两个步骤一一做近似、最大化一一直到算法收玫。
• 置信域策略优化 (TRPO) 是一种置信域算法, 它的目标是最大化目标函数 $J(\theta )=$ ${\mathbb{E}}_S\left[V_{\pi }(S)\right]$ 。与策略梯度算法相比, TRPO 的优势在于更好的稳定性、用更少的样本达到收敛。
• 策略学习中常用熵正则这种技巧, 即鼓励策略网络输出的概率分布有较大的熵。熵越大, 概率分布越均匀; 摘越小, 概率质量越集中在少数动作上。

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10.连续控制

本书前面章节的内容全部都是离散控制, 即动作空间是一个离散的集合, 比如超级玛丽游戏中的动作空间 A = { \mathcal{A}=\{ A={ 左, 右, 上 $\}$ 就是个离散集合。本章的内容是连续控制, 即动作空间是个连续集合, 比如汽车的转向 $\mathcal{A}=\left[-40^{\circ },40^{\circ }\right]$ 就是连续集合。如果把连续动作空间做离散化, 那么离散控制的方法就能直接解决连续控制问题; 我们在第10.1节讨论连续集合的离散化。然而更好的办法是直接用连续控制方法, 而非离散化之后借用离散控制方法。本章介绍两种连续控制方法：第10.2节介绍确定策略网络, 第10.5节介绍随机策略网络。

• 离散控制问题的动作空间 $\mathcal{A}$ 是个有限的离散集，连续控制问题的动作空间 $\mathcal{A}$ 是个连续集。如果想将 DQN 等离散控制方法应用到连续控制问题, 可以对连续动作空间做离散化, 但这只适用于自由度较小的问题。
• 可以用确定策略网络 $\mathbf{a}=\mathbf{\mu }(s;\mathbf{\theta })$ 做连续控制。网络的输入是状态 $s$, 输出是动作 $a,a$ 是向量, 大小等于问题的自由度。
• 确定策略梯度（DPG）借助价值网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 训练确定策略网络。DPG 属于异策略, 用行为策略收集经验, 做经验回放更新策略网络和价值网络。
• DPG 与 DQN 有很多相似之处, 而且它们的训练都存在高估等问题。TD3 使用几种技巧改进 $\mathrm{DPG}$ : 截断双 $\mathrm{Q}$ 学习、往动作中加噪声、降低更新策略网络和目标网络的频率。
• 可以用随机高斯策略做连续控制。用两个神经网络分别近似高斯分布的均值和方差对数, 并用策略梯度更新两个神经网络的参数。

11.对状态的不完全观测

在很多应用中, 智能体只能部分观测到当前环境的状态, 这会给决策造成困难。本章内容分三节, 分别介绍不完全观测问题、循环神经网络（RNN）、用 RNN 策略网络解决不完全观测问题。

• 在很多强化学习的应用中, 智能体无法完整观测到环境当前的状态 $s_t$ 。我们把观测记作 $o_t$, 以区别完整的状态。仅仅基于当前观测 $o_t$ 做决策, 效果会不理想。
• 一种合理的解决方案是记忆过去的状态, 基于历史上全部的观测 $o_1,\cdots ,o_t$ 做决策。常用循环神经网络（RNN）做为策略函数, 做出的决策依赖于历史上全部的观测。

12.模仿学习

模仿学习（imitation learning）不是强化学习, 而是强化学习的一种替代品。模仿学习与强化学习有相同的目的: 两者的目的都是学习策略网络, 从而控制智能体。模仿学习与强化学习有不同的原理：模仿学习向人类专家学习, 目标是让策略网络做出的决策与人类专家相同; 而强化学习利用环境反馈的奖励改进策略, 目标是让累计奖励（即回报）最大化。

本章内容分三节, 分别介绍三种常见的模仿学习方法：行为克隆 (behavior cloning)、逆向强化学习 (inverse reinforcement learning)、生成判别模仿学习 (GAIL)。行为克隆不需要让智能体与环境交互, 因此学习的“成本”很低。而逆向强化学习、生成判别模仿学习则需要让智能体与环境交互。

• 模仿学习起到与强化学习相同的作用, 但模仿学习不是强化学习。模仿学习从专家的动作中学习策略, 而强化学习从奖励中学习策略。
• 行为克隆是最简单的模仿学习, 其本质是分类或回归。行为克隆可以完全线下训练,无需与环境交互, 因此训练的代价很小。行为克隆存在错误累加的缺点, 实践中效果不如强化学习。
• 强化学习利用奖励学习策略, 而逆向强化学习（IRL）从策略中反推奖励函数。IRL 适用于不知道奖励函数的控制问题，比如无人驾驶。对于这种问题，可以先用 IRL 从人类专家的行为中学习奖励函数, 再利用奖励函数做强化学习; 这种方法被称作学徒学习。
• 生成判别模仿学习 (GAIL) 借用 GAN 的思想, 使用一个生成器和一个判别器。生成器是策略函数, 学习的目标是让生成的轨迹与人类专家的行为相似, 使得判别器无法区分。

第四部分：多智能体强化学习

13.并行计算

机器学习的实践中普遍使用并行计算, 利用大量的计算资源（比如很多块 GPU）缩短训练所需的时间, 用几个小时就能完成原本需要很多天才能完成的训练。深度强化学习自然也不例外。可以用很多处理器同时收集经验、计算梯度, 让原本需要很长时间的训练在较短的时间内完成。第 13.1 以并行梯度下降为例讲解并行计算基础知识。第 13.2 介绍异步并行梯度下降算法。第 13.3 介绍两种异步强化学习算法。

• 并行计算用多个处理器、多台机器加速计算, 使得计算所需的钟表时间减少。使用并行计算, 每块处理器承担的计算量会减小, 有利于减小钟表时间。
• 常用加速比作为评价并行算法的指标。理想情况下, 处理器数量增加 $m$ 倍, 加速比就是 $m$ 。然而并行计算还有通信、同步等代价, 加速比通常小于 $m$ 。减小通信时间、同步时间是设计并行算法的关键。
• 可以用 MapReduce 在集群上做并行计算。MapReduce 属于 client-server 架构, 需要做同步。
• 同步算法每一轮更新模型之前, 要求所有节点都完成计算。这会造成空闲和等待,影响整体的效率。而异步算法无需等待, 因此效率更高。在机器学习的实践中, 异步并行算法比同步并行算法所需的钟表时间更短。
• 本章讲解了异步并行的双 $\mathrm{Q}$ 学习算法与 $\mathrm{A}3\mathrm{C}$ 算法。两种算法都是让 worker 端并行计算梯度, 在服务器端用梯度更新神经网络参数。

这篇关于【王树森】深度强化学习(DRL)学习笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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