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來源：DeepHub IMBA

強化學習的基礎知識和概念簡介（無模型、在線學習、離線強化學習等）

機器學習(ML)分為三個分支:監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。

監(jiān)督學習(SL)：關注在給定標記訓練數(shù)據(jù)的情況下獲得正確的輸出
無監(jiān)督學習(UL)：關注在沒有預先存在的標簽的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式
強化學習(RL)：關注智能體在環(huán)境中如何采取行動以最大化累積獎勵

通俗地說，強化學習類似于嬰兒學習和發(fā)現(xiàn)世界，如果有獎勵(正強化)，嬰兒可能會執(zhí)行一個行動，如果有懲罰(負強化)，嬰兒就不太可能執(zhí)行這個行動。這也是來自監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的強化學習之間的主要區(qū)別，后者從靜態(tài)數(shù)據(jù)集學習，而前者從探索中學習。

本文將涉及強化學習的術語和基本組成部分，以及不同類型的強化學習(無模型、基于模型、在線學習和離線學習)。本文最后用算法來說明不同類型的強化學習。

本文的公式基于Stuart J. Russell和Peter Norvig的教科書《Artificial Intelligence: A Modern Approach》(第四版)，為了保持數(shù)學方程格式的一致性所以略有改動。

強化學習

在深入研究不同類型的強化學習和算法之前，我們應該熟悉強化學習的組成部分。

Agent:從環(huán)境中接收感知并執(zhí)行操作的程序，被翻譯成為智能體，但是我個人感覺代理更加恰當，因為它就是作為我們人在強化學習環(huán)境下的操作者，所以稱為代理或者代理人更恰當
Environment:代理所在的真實或虛擬環(huán)境
State (S):代理當前在環(huán)境中所處的狀態(tài)
Action (A):代理在給定狀態(tài)下可以采取的動作
Reward (R):采取行動的獎勵(依賴于行動)，處于狀態(tài)的獎勵(依賴于狀態(tài))，或在給定狀態(tài)下采取行動的獎勵(依賴于行動和狀態(tài))

在一個嬰兒探索世界的例子中，嬰兒(代理)在現(xiàn)實世界(環(huán)境)中，能夠感到高興或饑餓(狀態(tài))。因此，寶寶可以選擇哭泣，吃或睡(動作)，如果寶寶餓的時候吃了東西(獎勵)，寶寶就滿足了（正獎勵）。強化學習涉及探索，強化學習的輸出是一個最優(yōu)策略。策略描述了在每個狀態(tài)下要采取的行動;類似于說明書。比如，政策可以是寶寶餓了就吃，否則，寶寶就該睡覺。這也與監(jiān)督學習形成了對比，監(jiān)督學習的輸出只是一個單一的決策或預測，比策略更簡單。

強化學習的目標是通過優(yōu)化所采取的行動來最大化總累積獎勵。和嬰兒一樣，我們不都想從生活中獲得最大的累積利益嗎?

馬爾可夫決策過程(MDP)

由于強化學習涉及一系列最優(yōu)行為，因此它被認為是一個連續(xù)的決策問題，可以使用馬爾可夫決策過程建模。

這里的狀態(tài)(用S表示)被建模為圓圈，動作(用A表示)允許代理在狀態(tài)之間轉換。在上圖2中，還有一個轉換概率(用T表示)，T(S11, A1, S12)是在狀態(tài)S11采取A1動作后轉換到狀態(tài)S12的概率。我們可以認為動作A1是向右的動作A2是向下的。為了簡單起見，我們假設轉移概率為1，這樣采取行動A1將確保向右移動，而采取行動A2將確保向下移動。參照圖2，設目標為從狀態(tài)S11開始，結束于狀態(tài)S23，黃色狀態(tài)為好(獎勵+1)，紅色狀態(tài)為壞(獎勵-1)，紫色為目標狀態(tài)(獎勵+100)。我們希望智能體了解到最佳的行動或路線是通過采取行動A2-A1-A1來走向下-右-右，并獲得+1+1+1+100的總獎勵。再進一步，利用金錢的時間價值，我們在獎勵上應用折扣因子gamma，因為現(xiàn)在的獎勵比以后的獎勵更好。綜上所述，從狀態(tài)S11開始執(zhí)行動作A2-A1-A1，預期效用的數(shù)學公式如下:

上面的例子是一個簡單的例子，一般情況下都會有一些變化，比如，

轉移概率不可能是1，因為需要在行動中考慮不確定性因素，例如采取某些行動可能并不總是保證成功地向右或向下移動。因此，我們需要在這個不確定性上取一個期望值
最優(yōu)動作可能還不知道，因此一般的表示方式是將動作表示為來自狀態(tài)的策略，用π(S)表示。
獎勵可能不是基于黃色/紅色/紫色狀態(tài)，而是基于前一個狀態(tài)、行動和下一個狀態(tài)的組合，用R(S1， π(S1)， S2)表示。
問題可能不需要4步就能解決，它可能需要無限多的步驟才能達到目標狀態(tài)

考慮到這些變化，確定給定狀態(tài)下策略π的期望效用U(s)的更一般的方程是這樣的:

用上圖4的話來說，狀態(tài)的預期效用是折現(xiàn)獎勵的預期總和。所以一個狀態(tài)的效用與其相鄰狀態(tài)的效用相關;假設選擇了最優(yōu)行動，狀態(tài)的效用是轉移的預期獎勵加上下一個狀態(tài)的折扣效用。這就是遞歸。在數(shù)學上使用下面的方程表示

上圖5是著名的Bellman方程，它求解最大效用并推導出最優(yōu)策略。最優(yōu)策略是在考慮轉移概率的情況下，對所有可能的下一個狀態(tài)進行求和，使當前狀態(tài)的最大效用加上下一個狀態(tài)的折現(xiàn)效用。回到MDP問題中，圖2的最優(yōu)策略是，如果代理處于狀態(tài)S11, S12或S13，代理應該通過采取動作A2向下移動，如果代理處于狀態(tài)S21或S22，則代理應該通過采取動作A1向右移動。這里的最優(yōu)策略是通過求解Bellman方程來執(zhí)行獲得最大當前和折現(xiàn)未來獎勵的行動。

MDP一般用(S, A, T, R)表示，它們分別表示一組狀態(tài)，動作，轉移函數(shù)和獎勵函數(shù)。MDP假設環(huán)境是完全可觀察的，如果代理不知道它當前處于什么狀態(tài)，我們將使用部分可觀察的MDP (POMDP) 圖5中的Bellman方程，可以使用值迭代或策略迭代來求解最優(yōu)策略，這是一種將效用值從未來狀態(tài)傳遞到當前狀態(tài)的迭代方法。

強化學習類似于求解MDP，但現(xiàn)在轉移概率和獎勵函數(shù)是未知的，代理必須在訓練期間執(zhí)行動作來學習

無模型與基于模型的強化學習

上面提到的MDP示例是基于模型的強化學習。基于模型的強化學習具有轉移概率T(s1, a, s2)和獎勵函數(shù)R(s1, a, s2)，它們是未知的，他們表示要解決的問題。基于模型的方法對仿真很有用。基于模型的強化學習的例子包括值迭代和策略迭代，因為它使用具有轉移概率和獎勵函數(shù)的MDP。無模型方法不需要知道或學習轉移概率來解決問題。我們的代理直接學習策略。

無模型方法對于解決現(xiàn)實問題很有用。無模型強化學習的例子包括Q-learning 和策略搜索，因為它直接學習策略。

離線學習vs.在線學習

離線學習和在線學習又稱為被動學習和主動學習。離線學習在離線(被動)學習中，通過學習效用函數(shù)來解決該問題。給定一個具有未知轉移和獎勵函數(shù)的固定策略，代理試圖通過使用該策略執(zhí)行一系列試驗來學習效用函數(shù)。例如，在一輛自動駕駛汽車中，給定一張地圖和一個要遵循的大致方向(固定策略)，但控制出錯(未知的轉移概率-向前移動可能導致汽車稍微左轉或右轉)和未知的行駛時間(獎勵函數(shù)未知-假設更快到達目的地會帶來更多獎勵)，汽車可以重復運行以了解平均總行駛時間是多少（效用函數(shù)）。離線強化學習的例子包括值迭代和策略迭代，因為它使用使用效用函數(shù)的Bellman方程(圖5)。其他的一些例子包括直接效用估計、自適應動態(tài)規(guī)劃(Adaptive Dynamic Programming, ADP)和時間差分學習(Temporal-Difference Learning, TD)，這些將在后面詳細闡述。在線學習在線(主動)學習中，通過學習規(guī)劃或決策來解決問題。對于基于模型的在線強化學習，有探索和使用的階段。在使用階段，代理的行為類似于離線學習，采用固定的策略并學習效用函數(shù)。在探索階段，代理執(zhí)行值迭代或策略迭代以更新策略。如果使用值迭代更新策略，則使用最大化效用/值的一步前瞻提取最佳行動。如果使用策略迭代更新策略，則可獲得最優(yōu)策略，并可按照建議執(zhí)行操作。以自動駕駛汽車為例，在探索階段，汽車可能會了解到在高速公路上行駛所花費的總時間更快，并選擇向高速公路行駛，而不是簡單地沿著大方向行駛(策略迭代)。在使用階段，汽車按照更新的策略以更少的平均總時間(更高的效用)行駛。在線強化學習的例子包括Exploration、Q-Learning和SARSA，這些將在后面幾節(jié)中詳細闡述。當狀態(tài)和動作太多以至于轉換概率太多時，在線學習是首選。在線學習中探索和“邊學邊用”比在離線學習中一次學習所有內容更容易。但是由于探索中的試錯法，在線學習也可能很耗時。需要說明的是:在線學習和基于策略的學習(以及基于策略的離線學習)是有區(qū)別的，前者指的是學習(策略可以更改或固定)，后者指的是策略(一系列試驗來自一個策略還是多個策略)。在本文的最后兩部分中，我們將使用算法來解釋策略啟動和策略關閉。

在理解了不同類型的強化學習之后，讓我們深入研究一下算法！

1、直接效用估計 Direct Utility Estimation

無模型的離線學習在直接效用估計中，代理使用固定策略執(zhí)行一系列試驗，并且狀態(tài)的效用是從該狀態(tài)開始的預期總獎勵或預期獎勵。以一輛自動駕駛汽車為例，如果汽車在一次試驗中從網(wǎng)格 (1, 1) 開始時，未來的總獎勵為 +100。在同一次試驗中，汽車重新訪問該網(wǎng)格，從該點開始的未來總獎勵是+300。在另一項試驗中，汽車從該網(wǎng)格開始，未來的總獎勵為 +200。該網(wǎng)格的預期獎勵將是所有試驗和對該網(wǎng)格的所有訪問的平均獎勵，在本例中為 (100 + 300 + 200) / 3。優(yōu)點：給定無限次試驗，獎勵的樣本平均值將收斂到真實的預期獎勵。

缺點：預期的獎勵在每次試驗結束時更新，這意味著代理在試驗結束前什么都沒有學到，導致直接效用估計收斂非常慢。

2、自適應動態(tài)規(guī)劃 (ADP)

基于模型的離線學習在自適應動態(tài)規(guī)劃 (ADP) 中，代理嘗試通過經(jīng)驗學習轉換和獎勵函數(shù)。轉換函數(shù)是通過計算從當前狀態(tài)轉換到下一個狀態(tài)的次數(shù)來學習的，而獎勵函數(shù)是在進入該狀態(tài)時學習的。給定學習到的轉換和獎勵函數(shù)，我們可以解決MDP。以自動駕駛汽車為例，在給定狀態(tài)下嘗試向前移動 10 次，如果汽車最終向前移動 8 次并向左移動 2 次，我們了解到轉換概率為 T（當前狀態(tài)，向前，前狀態(tài)）= 0.8 和 T（當前狀態(tài)，向前，左狀態(tài)）= 0.2。優(yōu)點：由于環(huán)境是完全可觀察的，因此很容易通過簡單的計數(shù)來學習轉換模型。

缺點：性能受到代理學習轉換模型的能力的限制。這將導致這個問題對于大狀態(tài)空間來說是很麻煩的，因為學習轉換模型需要太多的試驗，并且在 MDP 中有太多的方程和未知數(shù)需要求解。

3、時間差分學習（TD Learning）

無模型的離線學習在時間差分學習中，代理學習效用函數(shù)并在每次轉換后以學習率更新該函數(shù)。

這里的時間差分（temporal difference）是指連續(xù)狀態(tài)之間的效用差異，并根據(jù)此誤差信號更新效用函數(shù)，由學習率縮放，如上圖6所示。學習率可以是一個固定的參數(shù)，也可以是對一個狀態(tài)訪問量增加的遞減函數(shù)，這有助于效用函數(shù)的收斂。與直接效用估計在每次嘗試后進行學習相比，TD學習在每次轉換后進行學習，具有更高的效率。與ADP相比，TD學習不需要學習轉換函數(shù)和獎勵函數(shù)，使其計算效率更高，但也需要更長的收斂時間。ADP和TD學習是離線強化學習算法，但在線強化學習算法中也存在主動ADP和主動TD學習！

4、Exploration

基于模型的在線學習，主動ADPExploration 算法是一種主動ADP算法。與被動ADP算法類似，代理試圖通過經(jīng)驗學習轉換和獎勵函數(shù)，但主動ADP算法將學習所有動作的結果，而不僅僅是固定的策略。它還有一個額外的函數(shù)，確定代理在現(xiàn)有策略之外采取行動的“好奇程度”。這個函數(shù)隨著效用的增加而增加，隨著經(jīng)驗的減少而減少。如果狀態(tài)具有高效用，則探索函數(shù)傾向于更頻繁地訪問該狀態(tài)。探索功能隨著效用的增加而增加。如果狀態(tài)之前沒有被訪問過或訪問過足夠多次，探索函數(shù)傾向于選擇現(xiàn)有策略之外的動作。如果多次訪問狀態(tài)，則探索函數(shù)就不那么“好奇”了。由于好奇程度的降低，探索功能隨著經(jīng)驗的增加而降低。優(yōu)點:探索策略會快速收斂到零策略損失(最優(yōu)策略)。

缺點:效用估計的收斂速度不如策略估計的快，因為代理不會頻繁地出現(xiàn)低效用狀態(tài)，因此不知道這些狀態(tài)的確切效用。

5、Q-Learning

無模型的在線學習，主動TD學習Q-Learning 是一種主動的 TD 學習算法。圖 6 中的更新規(guī)則保持不變，但現(xiàn)在狀態(tài)的效用表示為使用 Q 函數(shù)的狀態(tài)-動作對的效用，因此得名 Q-Learning。被動 TD 學習與主動 TD 學習的更新規(guī)則差異如下圖 7 所示。

這種差異是由于被動RL都是用固定的策略，因此每個狀態(tài)只會執(zhí)行固定的操作，效用僅取決于狀態(tài)。而在主動RL 中，策略會被更新并且效用現(xiàn)在取決于狀態(tài)-動作對，因為每個狀態(tài)可能會根據(jù)不同的策略執(zhí)行不同的動作。Q-Learning 是 Off-Policy（無既定策略），這意味著目標或下一個狀態(tài)的效用是使Q函數(shù)最大化（而不是下一個狀態(tài)中可能的操作），我們就不需要下一個狀態(tài)下的實際動作。優(yōu)點：可以應用于復雜領域，因為它是無模型的，代理不需要學習或應用轉換模型。

缺點：它不看到未來的情況，所以當獎勵稀少時可能會遇到困難。與 ADP 相比，它學習策略的速度較慢，因為本地更新不能確保 Q 值的一致性。

6、SARSA

無模型的在線學習，主動TD學習SARSA是一種主動TD學習算法。算法名稱SARSA源自算法的組件，即狀態(tài)S、動作A、獎勵R、(下一個)狀態(tài)S和(下一個)動作A。這意味著SARSA算法在更新Q函數(shù)之前，要等待下一個狀態(tài)下執(zhí)行下一個動作。相比之下，Q-Learning是一種“SARS”算法，因為它不考慮下一個狀態(tài)的動作。SARSA 算法知道在下一個狀態(tài)下采取的動作，并且不需要在下一個狀態(tài)下的所有可能動作上最大化 Q 函數(shù)。Q-Learning與SARSA的更新規(guī)則差異顯示在下面的圖8中。

SARSA 以“策略”或者當前正在運行的策略的下一個狀態(tài)的效用的q函數(shù)為目標，這樣就能夠獲得下一個狀態(tài)下的實際動作。也就是說如果Q-Learning不探索其他操作并在下一個狀態(tài)下遵循當前策略，則它與SARSA相同。優(yōu)點：如果整個策略由另一個代理或程序控制，則適合使用策略，這樣代理就不會脫離策略并嘗試其他操作。

缺點：SARSA不如Q-Learning靈活，因為它不會脫離策略來進行探索。與 ADP 相比，它學習策略的速度較慢，因為本地更新無法確保與 Q 值的一致性。

總結

在本文中我們介紹了強化學習的基本概念，并且討論了6種算法，并將其分為不同類型的強化學習。

這6種算法是幫助形成對強化學習的基本理解的基本算法。還有更有效的強化學習算法，如深度Q網(wǎng)絡(Deep Q Network, DQN)、深度確定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)等算法，具有更實際的應用。

我一直覺得強化學習很有趣，因為它闡明了人類如何學習以及我們如何將這些知識傳授給機器人(當然也包括其他應用，如自動駕駛汽車、國際象棋和Alpha Go等)。希望本文能夠讓你對強化學習有了更多的了解，并且知道了強化學習的不同類型，以及說明每種類型的強化學習的算法。

END

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原文標題：強化學習的基礎知識和6種基本算法解釋

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