DreamerV3

• 文章希望解决的一个挑战是用固定的hyperparameter来同时处理不同domain的任务。
• 文章发现，通过结合KL balancing 和free bits可以使得world model learn without tuning（是指上面这件事，即不需要对不同任务改变hyperparameter），还发现把large returns 给scaling down（而非amplifying small returns）可以使用固定的policy entropy regularizer。所以从两方面出发可以使得不同domain的任务都可以用相同的一套hyperparameter来train，从而降低tuning的成本。

symlog

• 这里介绍了一个normalize target的技术。是这样的，如果我们使用神经网络来拟合一些映射，然后当target值都是些很大的值比如几百上千的时候，直接用L2 loss会导致损失发散无法收敛，用L1 Loss或Huber loss同样无法使得模型train得很好。通常我们需要对这些target值进行归一化，处理到0-1附近。文章提出使用一个symlog函数来归一化target值比直接用running statistics（可能指的是在强化学习的过程中统计见过数据的均值和方差，减去均值除以方差，这导致归一化过程在训练前期的不稳定从而导致训练前期的不稳定）好 。
• symlog其实就是ln函数配合绝对值，如下：
  
  
• 可以看到，过了单调的symlog函数后，数值范围被scaling down了，同时也不影响原先的小数值的区分度，这是非线性scaling down的优势。使用symlog进行归一化还有一个好处是当遇到新domain数据具有不同范围时，也无需重新计算归一化，保持symlog函数即可。

world model

• dreamerV3的world model是一个Recurrent State-Space Model (RSSM)，它包括以下几个部分：
• 首先当然是一个encoder，把输入的数据 $x$ 编码成$z$，然后在$z$空间进行其它的处理。然后有一个sequence model编码隐状态$h$，用来记录历史特征，从公式看，前面的encoder也用到了隐状态来编码$z$。除了这两个主要的encoder，其它的就是predictor和decoder了，一个预测reward的predictor，一个是预测是否继续的continue predictor，一个用来train sequence model的dynamic predictor，还有一个是用来train encoder的decoder。
  
  
• encoder和decoder用的是CNN（处理图像）和MLP（处理其它低频输入），其它predictor都是MLP。
• 损失函数由3部分组成，一是pred loss，用来计算decoder的输出和x之间的symlog loss，以及reward predictor的输出与label之间的symlog loss，以及continue predictor与label之间的binary classification loss；二是dynamic loss，用来计算dynamic predictor的输出与encoder的输出之间的KL 散度，从而训练dynamic encoder编码更好的h；三是representation loss，同样是计算dynamic predictor的输出与encoder的输出之间的KL 散度，但这个loss是为了训练encoder编码更可预测的z。dynamic loss和representation loss的区别在于，两者都加了一个stop-gradient operator $sg(\cdot )$，不过一个加在dynamic predictor上一个加在encoder上：
  
• 可以看到，其实dynamic loss和representation loss不是简单的KL 散度，加了一个clip，这个是free bits策略，因为dynamic encoder不包含输入的信息，因此很难预测得和z一模一样。作者认为两者可以有1 nat的距离，加了这个clip，当他们之间的距离小于 1 nat时，不再计算这两个损失，使模型更专注于pred loss，毕竟这才是主要的，其它两个都是辅助而已。作者认为这里用free bits还有利于提高模型的适应性。对3D场景来说，x中包含了很多多余的信息，因此rep loss和dyn loss会很难降到很低，因为要顾及很多多余的信息，而2D场景则相反。因此，其实这两个损失可以看成是两个regularizer。在不同的场景下由于不同的训练难度，这两个regularizer产生的作用会有强弱之分，通常来说权重需要根据不同的场景进行调整。因此当使用free bits时，可以不需要调整，因为当损失低于1时，已经不算这两个损失了。
• 训练初期，encoder和dynamic predictor的输出有可能非常接近导致KL 散度有极端值，从而训练不稳定，为了避免这个，使用的技巧是把他们的输出以0.01：0.99的比例混合一个随机向量，从而使得KL loss保持在正常范围内。

Actor Critic Learning

• 未完待续