深度强化学习笔记

本笔记来自于台大李宏毅机器学习课程–Reinforcement Learning

前面写过CNN入门与集成学习，这些均属于监督学习的范畴，而强化学习与监督学习是有很大区别的

其中监督学习是有特征（feature）和标签（label）的，即便是没有标签的，机器也是可以通过特征和标签之间的关系，判断出标签。举例子理解：高考试题是在考试前就有标准答案的，在学习和做题的过程中，可以对照答案，分析问题找出方法。在高考题没有给出答案的时候，也是可以根据平时学习到的知识给出正确的解决，这就是监督学习。一句话概括：给定数据，预测标签。

强化学习是使用未标记的数据，但是可以通过一些方法知道你是离正确答案越来越近还是越来越远（奖惩函数）。可以把奖惩函数看作正确答案的一个延迟、稀疏的形式。可以得到一个延迟的反馈，并且只有提示你是离答案越来越近还是越来越远。

一、通俗理解强化学习

如下所示，地球是环境(environment)，机器(agent)用感测器去接收外接讯息。

外边感知到了一杯水，它(agent)感知到讯息接着采取行动，假如它把水打翻了(action)。因他的改变而外界有所改变，一摊水洒在地上(environment)。

接着外界（地球）给她了一个回馈(reward)：你刚刚的动作是不好的（Don’t do that），所以机器人得到一个负面回馈。
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接着，机器人感测到地上有一滩水后，便采取行动——把地上水擦净，改变了外界的状态。

接着地球给了个回馈：干得好兄弟！这是一个正面的奖励，接着这个反馈机器人也接收起来了：我这个动作是好的。
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这里比喻机器的学习过程就是找到一个函数，函数的输入是外界（observation），而机器学习得目标就是要把这个函数（reward）最大化。

另外举特别火的阿尔法狗（AlphaGo）的例子，首先观测棋局（左），AlphaGo下了一手。外部环境接收到了讯息，反馈给AlphaGo。
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人类下了第一手，阿法狗观测棋盘，然后不断循环刚刚的步骤。整个下棋过程奖励是0，直到棋局结束，才会产生1（赢）或0（输）的奖励

虽然这个过程中一直没有reward告诉AlphaGo每一步是不是正确的（可以对最终获胜有帮助），但它通过不断与人或机器进行对局下棋，不断调整它看到的observation和采取的action之间的关系，让它得到的reawrd被最大化，即尽量取胜。

二、强化学习的几种算法

1.基于actor的Policy Gradient
这种算法将agent要采取的actor当做一个神经网络（NN），即将agent的观测observation以向量或矩阵的形式输入神经网络，神经网络的输出是每一个要采取的动作（action）的值或者可能性（probability）。
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给定动作 $\pi$ (s)来进行学习，假设刚开始观测到的为 $s_{1}$ $s_{2}$ … $s_{T}$ ,采取的action分别为 $a_{1}$ $a_{2}$ … $a_{T}$ ，获得的reward分别为 $r_{1}$ $r_{2}$ … $r_{T}$ , 总的reward为R，则我们可以将此强化学习过程表示为下面所示的数学过程：
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上述经过梯度计算可以得到下面所示结果（中间有利用N次结果的平均来代替训练所有过程，因为每一个状态都sample到是很难的），最终可以很自然的得到结论：当R即reward是积极的时候，那我们就增加采取此结果对应的action的可能值（p)，相反地当reward是负面时，我们就减小对应的action的p值。
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这里的reward考虑的不是采取某个action后立即得到的reward，而是整场游戏的reward，比如AlphaGo中给的是这局棋下完之后的reward，而不是每一步落子都会给一个reward。

2.基于Critic的State Value Function

这种算法核心就是给一个actor ( $\pi$ ),它去衡量这个actor的好坏，而我们介绍的就是以state value function $V^{\pi}(s)$ 来衡量，当给定一个actor，目前处在的这个状态到最后游戏结束得到的reward会有多大。

比如下面的这个游戏，假如目前看到的游戏画面（state）为s，当我们把左边的游戏画面输入 $V^{\pi}(s)$ ，由于要杀的敌人还很多，因此我们从此状态到游戏结束可以获得的reward就很大。但右侧状态的游戏画面敌人明显很少了，因此从这个状态到游戏结束我们可以获得的reward就相对较小。但是必须注意，state与actor是紧密相关的，也就是必须给出明确的actor才可以获得state value function，因为给定同一个state（如下图的游戏画面），它采取的actor不同，最终的reward肯定是不同的。
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如何找到合适的评价函数 $V^{\pi}(s)$ 呢？

一般有两种方法：
一种是Monte-Carlo（MC）方法，当看到某个state后，计算此state到游戏结束时的所有reward之和。这种计算方法特点是方差大，但偏差低
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另一种是Temporal-difference (TD)方法，只观察相近的state。
其中 $s_{t}$ = $s_{a}$ , $s_{t+1}$ = $s_{b}$ ，PPT中有书写错误。这种适用于无法得知总的reward，只能间接计算reward。这种计算方法的方差小，但很可能是有偏的。因为假设当 $V^{\pi}(s_{t+1})$ 估计不准时，即使采样多次r也会出现无法 $V^{\pi}(s_{t})$ 会存在bias。
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3.Actor-Critic

给定动作 $\pi$ (s)与环境进行交互，我们通过上述的TD或MC方法来学习得到 $V^{\pi}(s)$ ，然后通过 $V^{\pi}(s)$ 得到的actor来得到新的actor。
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如下所示，Actor-Critic就相当于将上面讲的基于actor的Policy Gradient中的R( $\tau_{n}$ )(从头到尾采取的action对应的reward之和)改为基于critic的评价,如下面所示中的Advantage Function，可以看出后一项就是基于MC或TD方法计算的值。
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一些技巧：actor和critic的参数是可以share的，如下所示：

Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）
将上面的集合起来，就是非常常用的一个算法A3C，每个worker包含了actor和critic，
每一个worker都将global的参数复制过来，与环境(environment）进行互动(interaction)，可以计算出actor和critic的参数要如何更新，将此资讯送回给global network，从而更新参数。这种做的好处是可以加快训练，可以同时训练n个worker，将n个经验累积在一起。
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A3C开源代码Github链接：A3C开源代码链接

2019年6月4日
沙坡村职业技术学院