簡單介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念

由于Alpha Go的成功，強(qiáng)化學(xué)習(xí)始終是人們談?wù)摰慕裹c?，F(xiàn)在Thomas Simonini在國外blog網(wǎng)站上發(fā)布了系列強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程，以下是本系列的第一篇，簡單介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念。

An introduction to Reinforcement Learning

我們基于TensorFlow制作了一門深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視頻課程【1】，主要介紹了如何使用TensorFlow實現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題求解。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種重要分支，通過“agent ”學(xué)習(xí)的方式，得出在當(dāng)前環(huán)境下所應(yīng)該采取的動作，并觀察得到的結(jié)果。

最近幾年，我們見證了了許多研究領(lǐng)域的巨大進(jìn)展，例如包括2014年的“DeepMind and the Deep Q learning architecture”【2】，2016年的“beating the champion of the game of Go with AlphaGo”【3】，2017年的“OpenAI and the PPO”【4】

在這個系列文章中，我們將關(guān)注于深度學(xué)習(xí)問題中各類不同的求解方法。包括Q-learning，DeepQ-learning，策略梯度，ActorCritic，以及PPO。

在第一篇文章中，你將會學(xué)到：

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是什么，為什么說“獎勵”是最重要的思想。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的三個方法。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“深度”是什么意思？

在進(jìn)入深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)的主題之前，一定要把這些元素弄清楚。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)背后的思想是，代理（agent）將通過與環(huán)境（environment）的動作（action）交互，進(jìn)而獲得獎勵（reward）。

從與環(huán)境的交互中進(jìn)行學(xué)習(xí)，這一思想來自于我們的自然經(jīng)驗，想象一下當(dāng)你是個孩子的時候，看到一團(tuán)火，并嘗試接觸它。

火很溫暖，你感覺很開心（獎勵+1）。你就會覺得火是個好東西。

可一旦你嘗試去觸摸它。哎呦！火把你的手燒傷了（懲罰-1）.你才明白只有與火保持一定距離，才會產(chǎn)生溫暖，才是個好東西，但如果太過靠近的話，就會燒傷自己。

這一過程是人類通過交互進(jìn)行學(xué)習(xí)的方式。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種可以根據(jù)行為進(jìn)行計算的學(xué)習(xí)方法。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過程

舉個例子，思考如何訓(xùn)練agent 學(xué)會玩超級瑪麗游戲。這一強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程可以被建模為如下的一組循環(huán)過程。

agent從環(huán)境中接收到狀態(tài)S0。（此案例中，這句話意思是從超級瑪麗游戲中得到的第一幀信息）

基于狀態(tài)S0，agent執(zhí)行A0操作。（右移）

環(huán)境轉(zhuǎn)移至新狀態(tài)S1。（新一幀）

環(huán)境給予R1獎勵。（沒死：+1）

強(qiáng)化學(xué)習(xí)循環(huán)輸出狀態(tài)、行為、獎勵的序列。整體的目標(biāo)是最大化全局reward的期望。

獎勵假設(shè)是核心思想

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，為了得到最好的行為序列，我們需要最大化累積reward期望。

每個時間步的累積reward可以寫作：

等價于：

然而，在現(xiàn)實世界中，我們不能僅僅加入獎勵。這種獎勵來的太快，且發(fā)生的概率非常大，因此比起長期獎勵來說，更容易預(yù)測。

另一個例子中，agent 是老鼠，對手是貓，目標(biāo)是在被貓吃掉之前，先吃掉最多的奶酪。

從圖中可以看到，吃掉身邊的奶酪要比吃掉貓旁邊的奶酪，要容易許多。

由于一旦被貓抓住，游戲即將結(jié)束，因此，貓身邊的奶酪獎勵會有衰減。

我們對折扣的處理如下所示（定義gamma為衰減比例，在0-1之間）：

Gamma越大，衰減越小。這意味著agent 的學(xué)習(xí)過程更關(guān)注于長期的回報。

另一方面，更小的gamma，會帶來更大的衰減。這意味著我們的agent 關(guān)心于短期的回報。

衰減后的累計獎勵期望為：

每個時間步間的獎勵將與gamma參數(shù)相乘，獲得衰減后的獎勵值。隨著時間步驟的增加，貓距離我們更近，因此為未來的獎勵概率將變得越來越小。

事件型或者持續(xù)型任務(wù)

任務(wù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中的基礎(chǔ)單元，我們可以有兩類任務(wù)：事件型與持續(xù)型。

事件型任務(wù)

在這一情況中，我們有一個起始點和終止點（終止?fàn)顟B(tài)）。這會創(chuàng)建一個事件：一組狀態(tài)、行為、獎勵以及新獎勵。

對于超級瑪麗的情況來說，一個事件從游戲開始進(jìn)行記錄，直到角色被殺結(jié)束。

持續(xù)型任務(wù)

持續(xù)型任務(wù)意味著任務(wù)不存在終止?fàn)顟B(tài)。在這一案例中，agent 將學(xué)習(xí)如何選擇最好的動作，并與環(huán)境同步交互。

例如，通過agent 進(jìn)行自動股票交易。在這個任務(wù)中，并不存在起始點和終止?fàn)顟B(tài)，直到我們主動終止之前，agent 將一直運(yùn)行下去。

蒙特卡洛與時間差分學(xué)習(xí)方法

接下來將學(xué)習(xí)兩種方法：

蒙特卡洛方法：在事件結(jié)束后收集獎勵，進(jìn)而計算未來獎勵的最大期望。

時間差分學(xué)習(xí)：在每一個時間步進(jìn)行估計計算。

蒙特卡洛方法

當(dāng)時間結(jié)束時（agent 達(dá)到“終止?fàn)顟B(tài)”），agent 將看到全部累積獎勵，進(jìn)而計算它將如何去做。在蒙特卡洛方法中，獎勵只會在游戲結(jié)束時進(jìn)行收集。

從一個新游戲開始，agent 將會隨著迭代的進(jìn)行，完成更好的決策。

舉例如下：

如果我們在如上環(huán)境中：

總是從相同位置開始

當(dāng)被貓抓到或者移動超過20步時，事件終止。

在事件的結(jié)尾，我們得到一組狀態(tài)、行為、獎勵以及新狀態(tài)。

agent 將對整體獎勵Gt求和。

基于上面的公式對V(st)求和

根據(jù)更新的認(rèn)知開始新的游戲

隨著執(zhí)行的事件越來越多，agent 學(xué)習(xí)的結(jié)果將越來越好。

時間查分學(xué)習(xí)：每步更新

對于時序差分學(xué)習(xí)，不需要等到每個事件終止便可以根據(jù)未來獎勵的最大期望估計進(jìn)行更新。

這種方法叫做TD(0)或者單步TD方法（在每個步驟間隔進(jìn)行值函數(shù)更新）。

TD方法在每一步進(jìn)行值函數(shù)評估更新。在t+1時，立刻觀察到獎勵Rt+1，并得到當(dāng)前的評估值V(st+1)。

TD的目標(biāo)是得到評估值，并根據(jù)單步的估計值完成前一個估計值V(st)更新。

探索/開發(fā)間的平衡

在繼續(xù)了解其他細(xì)節(jié)之前，我們必須介紹一個非常重要的主題：探索與開發(fā)之間的平衡。

探索是為了發(fā)現(xiàn)環(huán)境的更多信息

開發(fā)是為了根據(jù)已知信息去最大化獎勵值。

記住，我們agent 的目標(biāo)是為了最大化累積獎勵的期望，然而，我們可能陷入到一個常見的陷阱中。

在游戲中，老鼠可以獲得無限的小奶酪（1次獲得1個），但在迷宮的上部，有一個超大的奶酪包裹（1次可獲得1000個）。

然而，如果我們只關(guān)注于獎勵，agent 將永遠(yuǎn)無法達(dá)到奶酪包裹處。并且，它將會僅去探索最近的獎勵來源，即使這個獎勵特別?。ㄩ_發(fā)，exploitation）。

但如果agent 進(jìn)行一點小小的探索工作，就有可能獲得更大的獎勵。

這就是探索與開發(fā)的平衡問題。我們必須定義出一個規(guī)則，幫助agent 去解決這個平衡。我們將在未來文章中通過不同策略去解決這一問題。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的三種方法

現(xiàn)在我們定義了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要元素，接下來將介紹三種解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題的方法，包括基于值的方法、基于策略的方法與基于模型的方法。

基于值的方法

在基于值的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法中，目標(biāo)是優(yōu)化值函數(shù)V(s)。

值函數(shù)的作用是，告訴我們在每個狀態(tài)下，未來最大化的獎勵期望。

值是每個狀態(tài)條件下，從當(dāng)前開始，在未來所能取得的最大總回報的值。

agent 將使用值函數(shù)去在每一步選擇采用哪個狀態(tài)。

在迷宮問題中，在每一步將選擇最大值：-7，-6，-5等等。

基于策略的方法

在基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法中，我們希望能直接優(yōu)化策略函數(shù)π(s)。

策略的定義是，在給定時間的agent 行為。

通過學(xué)習(xí)到策略函數(shù)，可以讓我們對每個狀態(tài)映射出最好的相關(guān)動作。

兩種策略：

確定策略：在給定狀態(tài)下總是返回相同動作。

隨機(jī)策略：輸出一個動作的概率分布。

如同我們看到的，策略直接指出了每一步的最優(yōu)行為。

基于模型的方法

在基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，我們對環(huán)境建模，這意味著我們創(chuàng)造了環(huán)境的模型。

問題是，每種行為都需要不同的模型表示，這就是為什么在接下來的文章中并沒有提及此類方法的原因。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的介紹

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題。

在例子中，在下一篇文章我們將采用Q-learning與深度Q-learning。

你將會看到顯著地不同，在第一種方法中，我們將使用一個傳統(tǒng)算法那去創(chuàng)建Q值表，以幫助我們找到每種狀態(tài)下應(yīng)采用的行為。第二種方法中，我們將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（得到某狀態(tài)下的近似獎勵：Q值）。

這篇文章里有很多信息，在繼續(xù)進(jìn)行之前，一定要真正掌握住基礎(chǔ)知識。

重點：這篇文章是這一免費(fèi)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)博文專欄的第一部分。關(guān)于更多的資源，見此鏈接【5】.

下一次我們將基于Q-learning訓(xùn)練agent 去玩FrozenLake游戲。