深度强化学习（DRL）

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参考链接

Deep Reinforcement Learning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL

源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-Chinese

B站视频：【王树森】深度强化学习(DRL)

豆瓣: 深度强化学习

Value-based RL

DQN

在学习 DQN之前，首先复习一些基础知识。在一局游戏中，把从起始到结束的所有奖励记作：

$$R_1,\cdots ,R_t,\cdots ,R_n.$$

定义折扣率 $\gamma \in [0,1]$。折扣回报的定义是：

$$U_t=R_t+\gamma \cdot R_{t+1}+{\gamma }^2\cdot R_{t+2}+\cdots +{\gamma }^{n-t}\cdot R_n.$$

在游戏尚未结束的 $t$ 时刻，$U_t$ 是一个未知的随机变量，其随机性来自于 $t$ 时刻之后的所有状态与动作。动作价值函数的定义是：

$$Q_{\pi }(s_t,a_t)=\mathbb{E}\left[U_t\right|S_t=s_t,A_t=a_t],$$

公式中的期望消除了$t$ 时刻之后的所有状态 $S_{t+1},\cdots ,S_n$ 与所有动作 $A_{t+1},\cdots ,A_n$。

最优动作价值函数用最大化消除策略 $\pi :$
$$Q_{\star }(s_t,a_t)=\underset{\pi }{\max }{Q}_{\pi }(s_t,a_t),\forall s_t\in \mathcal{S},a_t\in \mathcal{A}.$$

可以这样理解$Q_{\star }:$已知$s_t$和$a_t$,不论未来采取什么样的策略$\pi$,回报$U_t$的期望不可能超过$Q_{\star \circ }$

最优动作价值函数的用途：假如我们知道$Q_{\star }$,我们就能用它做控制。举个例子，超级玛丽游戏中的动作空间是 A = { 左，右，上 } A= \{ 左，右，上\} A={左，右，上}。给定当前状态$s_t$,智能体该执行哪个动作呢？假设我们已知$Q_{\star }$函数，那么我们就让$Q_{\star }$给三个动作打分，比如：

$$Q_{\star }(s_t,\text{左})=370,Q_{\star }(s_t,\text{右})=-21,Q_{\star }(s_t,\text{上})=610.$$

这三个值是什么意思呢？$Q_{\star }(s_t,左)=370$ 的意思是：如果现在智能体选择向左走，不论之后采取什么策略 π, 那么回报 $U_t$ 的期望最多不会超过 370。同理，其他两个最优动作价值也是回报的期望的上界。根据$Q_{\star }$的评分，智能体应该选择向上跳，因为这样可以最大化回报 $U_t$ 的期望。

我们希望知道$Q_{\star }$,因为它就像是先知一般，可以预见未来，在$t$ 时刻就预见$t$到$n$ 时刻之间的累计奖励的期望。假如我们有$Q_{\star }$这位先知，我们就遵照先知的指导，最大化未来的累计奖励。然而在实践中我们不知道$Q_{\star }$的函数表达式。是否有可能近似出$Q_{\star }$这位先知呢？对于超级玛丽这样的游戏，学出来一个“先知”并不难。假如让我们重复玩超级玛丽一亿次，那我们就会像先知一样，看到当前状态，就能准确判断出当前最优的动作是什么。这说明只要有足够多的“经验”,就能训练出超级玛丽中的“先知”。

最优动作价值函数的近似：在实践中，近似学习“先知”$Q_{\star }$ 最有效的办法是深度 Q网络(deep Q network, 缩写 DQN), 记作 $Q(s,a;\mathbf{w})$, 其结构如图 4.1 所述。其中的 $w$ 表示神经网络中的参数。首先随机初始化$w$,随后用“经验”去学习$w$。学习的目标是：对于所有的$s$ 和$a$, DQN 的预测$Q(s,a;\mathbf{w})$尽量接近$Q_{\star }(s,a)$。后面几节的内容都是如何学习$w$

可以这样理解 DQN 的表达式 $Q(s,a;\mathbf{w})$。DQN 的输出是离散动作空间 $A$ 上的每个动作的 Q 值，即给每个动作的评分，分数越高意味着动作越好。举个例子，动作空间是 A = { 左，右，上 } \mathcal{A} = \{ 左，右，上\} A={左，右，上},那么动作空间的大小等于$|\mathcal{A}|=3$,那么 DQN 的输出是 3 维的向量， 记作$\hat{q}$, 向量每个元素对应一个动作。在图4.1 中，DQN 的输出是

$$\begin{array}{rl}& {\hat{q}}_1=Q(s,\text{左};\mathbf{w})=370,\\ & {\hat{q}}_2=Q(s,\text{右};\mathbf{w})=-21,\\ & {\hat{q}}_3=Q(s,\text{上};\mathbf{w})=610.\end{array}$$

总结一下，DQN 的输出是 |A| 维的向量 $\hat{q}$, 包含所有动作的价值。而我们常用的符号$Q(s,a;\mathbf{w})$ 是标量，是动作$a$ 对应的动作价值，是向量$\hat{q}$ 中的一个元素。

用DQN玩游戏：agent每次采取的action是使得Q函数取最大的那个动作，一直玩下去。下图的顺序是从左往右看。

DQN 的梯度：在训练 DQN 的时候，需要对 DQN 关于神经网络参数 $w$ 求梯度。用

$${\nabla }_{\mathbf{w}}Q(s,a;\mathbf{w})\triangleq \frac{\partial Q(s,a;\mathbf{w})}{\partial \mathbf{w}}$$

表示函数值$Q(s,a;\mathbf{w})$ 关于参数 $w$ 的梯度。因为函数值 $Q(s,a;\mathbf{w})$ 是一个实数，所以梯度的形状与$w$ 完全相同。如果 $w$ 是 $d\times 1$ 的向量，那么梯度也是 $d\times 1$ 的向量。如果 $w$ 是$d_1\times d_2$的矩阵，那么梯度也是$d_1\times d_2$的矩阵。如果$w$ 是$d_1\times d_2\times d_3$的张量，那么梯度也是$d_1\times d_2\times d_3$ 的张量。

给定观测值$s$ 和$a$,比如$a=\text{左}$,可以用反向传播计算出梯度${\nabla }_{\mathbf{w}}Q(s,左;\mathbf{w})$。在编程实现的时候，TensorFlow 和PyTorch 可以对 DQN 输出向量的一个元素(比如$Q(s,左;\mathbf{w})$ 这个元素) 关于变量 $w$ 自动求梯度，得到的梯度的形状与 $w$ 完全相同。

时间差分（TD）算法

驾车时间预测的例子

假设我们有一个模型 $Q(s,d;w)$,其中 $s$ 是起点，$d$ 是终点，$w$ 是参数。模型 $Q$ 可以预测开车出行的时间开销。这个模型一开始不准确，甚至是纯随机的。但是随着很多人用这个模型，得到更多数据、更多训练，这个模型就会越来越准，会像谷歌地图一样准。
我们该如何训练这个模型呢？在用户出发前，用户告诉模型起点 $s$ 和终点 $d$, 模型做一个预测$\hat{q}=Q(s,d;w)$。当用户结束行程的时候，把实际驾车时间 $y$ 反馈给模型。两者之差 $\hat{q}-y$ 反映出模型是高估还是低估了驾驶时间，以此来修正模型，使得模型的估计更准确。

假设我是个用户，我要从北京驾车去上海。从北京出发之前，我让模型做预测，模型告诉我总车程是 14 小时：

$$\hat{q}\triangleq Q(\text{“北京”,“上海”;}\mathbf{w})=14.$$

当我到达上海，我知道自己花的实际时间是16 小时，并将结果反馈给模型；见图 4.2.

可以用梯度下降对模型做一次更新，具体做法如下。把我的这次旅程作为一组训练数据：

$$s=\text{“北京”},d=\text{“上海”},\hat{q}=14,y=16.$$

我们希望估计值$\hat{q}=Q(s,d;\mathbf{w})$尽量接近真实观测到的$y$,所以用两者差的平方作为损失函数：

$$L(\mathbf{w})=\frac{1}{2}[Q(s,d;\mathbf{w})-y{]}^2.$$

用链式法则计算损失函数的梯度，得到：

$${\nabla }_{\mathbf{w}}L(\mathbf{w})=(\hat{q}-y)\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}Q(s,d;\mathbf{w}),$$

然后做一次梯度下降更新模型参数 $w$:

$$w\leftarrow w-\alpha \cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}L(\mathbf{w}),$$

此处的 $\alpha$ 是学习率，需要手动调整。在完成一次梯度下降之后，如果再让模型做一次预测，那么模型的预测值

$$Q(\text{“北京”,“上海”; }w)$$

会比原先更接近 $y=16.$

TD算法

接着上文驾车时间的例子。出发前模型估计全程时间为$\hat{q}=14$ 小时；模型建议的路线会途径济南。我从北京出发，过了$r=4.5$ 小时，我到达济南。此时我再让横型做一次预测，模型告诉我

$${\hat{q}}^{\prime }\triangleq Q(\text{“济南”,“上海”; }\mathbf{w})=11.$$

见图 4.3 的描述。假如此时我的车坏了，必须要在济南修理，我不得不取消此次行程。我没有完成旅途，那么我的这组数据是否能帮助训练模型呢？其实是可以的，用到的算法叫做时间差分 (temporal difference, 缩写 TD)。

下面解释 TD 算法的原理。回顾一下我们已有的数据：模型估计从北京到上海一共需要$\hat{q}=14$ 小时，我实际用了$r=4.5$ 小时到达济南，模型估计还需要${\tilde{q}}^{\prime }=11$ 小时从济南到上海。到达济南时，根据模型最新估计，整个旅程的总时间为：

$$\hat{y}\triangleq r+{\hat{q}}^{\prime }=4.5+11=\mathrm{15.5.}$$

TD 算法将 $\hat{y}=15.5$ 称为 TD 目标 (TD target) , 它比最初的预测 $\hat{q}=14$ 更可靠。最初的预测$\hat{q}=14$ 纯粹是估计的，没有任何事实的成分。TD 目标 $\hat{y}=15.5$ 也是个估计，但其中有事实的成分：其中的 $r=4.5$ 就是实际的观测。

基于以上讨论，我们认为 TD 目标 $\hat{y}=15.5$ 比模型最初的估计值

$$\hat{q}=Q(\text{“北京”,“上海”;}\mathbf{w})=14$$

更可靠，所以可以用$\hat{y}$对模型做“修正”。我们希望估计值$\hat{q}$尽量接近 TD 目标$\hat{y}$,所以用两者差的平方作为损失函数：

$$\begin{array}{rcl}L(\mathbf{w})& =& \frac{1}{2}[Q(\text{“北京”,“上海”; }\mathbf{w})-\hat{y}{]}^2.\end{array}$$
此处把$\hat{y}$看做常数，尽管它依赖于$w$。计算损失函数的梯度：

$$\begin{array}{rcl}{\nabla }_{w}L(\mathbf{w})& =& \underset{\text{记作 }\delta }{\underbrace{(\hat{q}-\hat{y})}}\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}Q(\text{“北京”,“上海”; }\mathbf{w}),\end{array}$$

此处的 $\delta =\hat{q}-\hat{y}=14-15.5=-1.5$ 称作 TD 误差 (TD error)。做一次梯度下降更新模型参数$w:$

$$\mathbf{w}\leftarrow \mathbf{w}-\mathbf{\alpha }\cdot \mathbf{\delta }\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}Q(\text{“北京”,“上海”};\mathbf{w}).$$

如果你仍然不理解 TD 算法，那么请换个角度来思考问题。模型估计从北京到上海全程需要 $\hat{q}=14$ 小时，模型还估计从济南到上海需要 ${\vec{q}}^{\prime }=11$ 小时。这就相当于模型做了这样的估计：从北京到济南需要的时间为

$$\hat{q}-{\hat{q}}^{\prime }=14-11=3.$$

而我真实花费$r=4.5$ 小时从北京到济南。模型的估计与我的真实观测之差为

$$\delta =3-4.5=-\mathrm{1.5.}$$

这就是 TD 误差！以上分析说明 TD 误差 $\delta$ 就是模型估计与真实观测之差。TD 算法的目的是通过更新参数 $w$ 使得损失 $L(w)=\frac{1}{2}{\delta }^2$ 减小。

ChatGPT：

TD误差衡量了当前时刻估算的值函数与下一时刻的估算值函数的差异，即当前估算值和通过时间差分学习所得到的预期未来值之间的差距。这个差距被用来更新值函数的参数，以使估算更为准确。

用TD训练DQN

TD算法是一种在线学习算法，可以逐步更新值函数，而不需要等到回合结束。

视频中用到的例子是从纽约到亚特兰大，途径华盛顿，但是道理都是一样的。

如何把TD算法用到DQN？和驾车的例子很像，等式左边是t时刻的Q的估计，等式右边是一个实际观测值加一项关于t+1时刻的Q估计。

等式$U_t=R_t+\gamma \cdot U_{t+1}$

这个等式反映了相邻两个折扣回报之间的关系：t时刻的折扣回报$U_t$等于t时刻的奖励$R_t$ 加上折扣因子$\gamma$乘以t+1时刻的折扣回报$U_{t+1}$。

得来的过程如下：

$Q(s_t,a_t;\mathbf{w})\approx \mathbb{E}[{\mathbb{R}}_t+\gamma \cdot Q({\mathbb{S}}_{t+1},A_{t+1};\mathbf{w})].$这个公式两边是两个估计（estimate）

左边是prediction，右边是TD target。

使用TD算法训练DQN的过程如下图：下图中的t+1时刻的Q为什么可以写成max的形式？是因为t+1时刻的action $a_{t+1}$就是选择t时刻使得Q最大的那个action。

下面是王树森书中具体的推导过程：

下面我们推导训练 DQN 的 TD 算法（严格地讲，此处推导的是“Q 学习算法”,它属于 TD 算法的一种。本节就称其为 TD 算法）。回忆一下回报的定义$:U_t={\sum }_{k=t}^n{\gamma }^{k-t}\cdot R_k$, $U_{t+1}={\sum }_{k=t+1}^n{\gamma }^{k-t-1}\cdot R_k$。由$U_{\iota }$ 和$U_{t+1}$ 的定义可得：
$$U_t=R_t+\gamma \cdot \underset{=U_{t+1}}{\underbrace{\sum _{k=t+1}^n{\gamma }^{k-t-1}\cdot R_k}}.(4.1)$$

回忆一下，最优动作价值函数可以写成

$$Q_{\star }(s_t,a_t)=\underset{\pi }{\max }\mathbb{E}\left[U_t\right|S_t=s_t,A_t=a_t].(4.2)$$
从公式 (4.1)和 (4.2)出发，经过一系列数学推导 , 可以得到下面的定理。这个定理是最优贝尔曼方程 (optimal Bellman equations) 的一种形式。

最优贝尔曼方程具体公式如下：

$$\underset{U_t\text{的期望}}{\underbrace{Q_{\star }(s_t,a_t)}}={\mathbb{E}}_{S_{t+1}\sim p(\cdot |s_t,a_t)}[R_t+\gamma \cdot \underset{U_{t+1}\text{的期望}}{\underbrace{\underset{A\in \mathcal{A}}{\max }{Q}_{\star }(S_{t+1},A)}}|S_t=s_t,A_t=a_t].$$

贝尔曼方程的右边是个期望，我们可以对期望做蒙特卡洛近似。当智能体执行动作$a_t$ 之后，环境通过状态转移函数 $p(s_{t+1}|s_t,a_t)$ 计算出新状态 $s_{t+1}$。奖励 $R_t$ 最多只依赖于$S_t$、$A_t$、$S_{t+1}$。那么当我们观测到$s_t$、$a_t$、$s_{t+1}$ 时，则奖励 $R_t$ 也被观测到，记作 $r_t$。有了四元组

$$\left(\begin{array}{c}{s}_t,a_t,r_t,s_{t+1}\end{array}\right),$$

我们可以计算出

$$r_t+\gamma \cdot \underset{a\in \mathcal{A}}{\max }{Q}_{\star }(s_{t+1},a).$$

它可以看做是下面这项期望的蒙特卡洛近似：

$${\mathbb{E}}_{S_{t+1}\sim p(\cdot |s_t,a_t)}[R_t+\gamma \cdot \underset{A\in \mathcal{A}}{\max }{Q}_{\star }(S_{t+1},A)|S_t=s_t,A_t=a_t].$$

由定理 4.1 和上述的蒙特卡洛近似可得：

$$Q_{\star }(s_t,a_t)\approx r_t+\gamma \cdot \underset{a\in \mathcal{A}}{\max }{Q}_{\star }(s_{t+1},a).(4.3)$$

这是不是很像驾驶时间预测问题？左边的 $Q_{\star }(s_t,a_t)$ 就像是模型预测“北京到上海”的总时间，$r_t$ 像是实际观测的“北京到济南”的时间，$\gamma \cdot {\max }_{a\in \mathcal{A}}{Q}_{\star }(s_{t+1},a)$ 相当于模型预测剩余路程“济南到上海”的时间。见图 4.4 中的类比。

把公式 (4.3) 中的最优动作价值函数 $Q_{\star }(s,a)$ 替换成神经网络 $Q(s,a;\mathbf{w})$, 得到：

$$\underset{\text{预测 }{\hat{q}}_t}{\underbrace{Q\left(s_t,a_t;\mathbf{w}\right)}}\approx \underset{\text{TD 目标 }\widehat{y_t}}{\underbrace{r_t+\gamma \cdot \underset{a\in \mathcal{A}}{\max }Q\left(s_{t+1},a;\mathbf{w}\right)}}$$

左边的${\hat{q}}_t\triangleq Q(s_t,a_t;w)$是神经网络在$t$ 时刻做出的预测，其中没有任何事实成分。右边的 TD 目标 ${\hat{y}}_t$ 是神经网络在 $t+1$ 时刻做出的预测，它部分基于真实观测到的奖励 $r_t$。${\hat{q}}_t$ 和${\hat{y}}_t$ 两者都是对最优动作价值$Q_{\star }(s_t,a_t)$ 的估计，但是${\hat{y}}_t$ 部分基于事实，因此比${\hat{q}}_t$ 更可信。应当鼓励${\hat{q}}_t\triangleq Q(s_t,a_t;\mathbf{w})$接近${\hat{y}}_t$。定义损失函数：

$$L(\mathbf{w})=\frac{1}{2}[Q(s_t,a_t;\mathbf{w})-{\hat{y}}_t{]}^2.$$

假装$\hat{y}$ 是常数3(实际上${\hat{y}}_t$ 依赖于 $w$, 但是我们假装 $\hat{y}$ 是常数)，计算 $L$ 关于 $w$ 的梯度：

$$\begin{array}{rcl}{\nabla }_{\mathbf{w}}L(\mathbf{w})& =& \underset{\text{TD 误差}{\delta }_t}{\underbrace{\left({\hat{q}}_t-{\hat{y}}_t\right)}}\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}Q(s_t,a_t;\mathbf{w}).\end{array}$$

做一步梯度下降，可以让 ${\hat{q}}_t$ 更接近 ${\hat{y}}_t:$

$$\mathbf{w}\leftarrow \mathbf{w}-\alpha \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}Q(s_t,a_t;\mathbf{w}).$$

这个公式就是训练 DQN 的 TD 算法。

总结一下：最优行动价值函数是未知的，DQN算法就是用神经网络近似这个最优行动价值函数。

TD算法具体流程如下：

书中介绍的训练流程

首先总结上面的结论。给定一个四元组 $(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})$, 我们可以计算出 DQN 的预测值

$${\hat{q}}_t=Q(s_t,a_t;\mathbf{w}),$$
以及 TD 目标和 TD 误差：

$${\hat{y}}_t=r_t+\gamma \cdot \underset{a\in \mathcal{A}}{\max }Q(s_{t+1},a;\mathbf{w})\text{和}{\delta }_t={\hat{q}}_t-{\hat{y}}_t.$$

TD 算法用这个公式更新 DQN 的参数：

$$\mathbf{w}\leftarrow \mathbf{w}-\alpha \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}Q(s_t,a_t;\mathbf{w}).$$

注意，算法所需数据为四元组 $(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})$, 与控制智能体运动的策略 π 无关。这就意味着可以用任何策略控制智能体与环境交互，同时记录下算法运动轨迹，作为训练数据。因此，DQN 的训练可以分割成两个独立的部分：收集训练数据、更新参数 $w$ 。

收集训练数据：

我们可以用任何策略函数 $\pi$ 去控制智能体与环境交互，这个 π 就叫做行为策略 (behavior policy)。比较常用的是 $ϵ$-greedy 策略：
$$a_t=\{\begin{array}{ll}{\mathrm{argmax}}_{a}Q(s_t,a;\mathbf{w}),& \text{以概率 }(1-ϵ);\\ \text{均匀抽取 }\mathcal{A}\text{ 中的一个动作},& \text{以概率 }ϵ.\end{array}$$

把智能体在一局游戏中的轨迹记作：

$$s_1,a_1,r_1,s_2,a_2,r_2,\cdots ,s_n,a_n,r_n.$$

把一条轨迹划分成 $n$ 个 $(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})$ 这种四元组，存入数组，这个数组叫做经验回放数组 (replay buffer) 。

更新 DQN 参数 $w:$

随机从经验回放数组中取出一个四元组，记作 $(s_j,a_j,r_j,s_{j+1})$。
设 DQN 当前的参数为$w_{\mathrm{now}}$, 执行下面的步骤对参数做一次更新，得到新的参数 $w_{\mathrm{new}}$。
1.对 DQN 做正向传播，得到 Q 值：
$${\hat{q}}_j=Q(s_j,a_j;w_{\mathrm{now}})\text{和}{\hat{q}}_{j+1}=\underset{a\in \mathcal{A}}{\max }Q(s_{j+1},a;w_{\mathrm{now}}).$$

2.计算 TD 目标和 TD 误差：
$${\hat{y}}_j=r_j+\gamma \cdot {\hat{q}}_{j+1}\text{和}{\delta }_j={\hat{q}}_j-{\hat{y}}_j.$$

3.对 DQN 做反向传播，得到梯度：
$$g_j={\nabla }_{\mathbf{w}}Q(s_j,a_j;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}).$$

4.做梯度下降更新 DQN 的参数：
$$w_{\mathrm{new}}\leftarrow w_{\mathrm{now}}-\alpha \cdot {\delta }_j\cdot {\mathbf{g}}_j.$$

智能体收集数据、更新 DQN 参数这两者可以同时进行。可以在智能体每执行一个动作之后，对$w$做几次更新。也可以在每完成一局游戏之后，对$w$ 做几次更新。

注意

上面介绍用 TD 算法训练 DQN, 更准确地说，我们用的 TD 算法叫做 Q 学习算法 (Q-learning)。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$Q_{\pi }$。后面会介绍 SARSA 算法。

后记

截至2024年1月26日20点28分，学习完深度强化学习的第二个视频，并且结合原书做了详细的笔记。不知道放假回家之前能学习到哪里。