强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)
在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG)。
本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial。
1. 从随机策略到确定性策略
从DDPG这个名字看,它是由D(Deep)+D(Deterministic )+ PG(Policy Gradient)组成。PG(Policy Gradient)我们在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)里已经讨论过。那什么是确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient,以下简称DPG)呢?
确定性策略是和随机策略相对而言的,对于某一些动作集合来说,它可能是连续值,或者非常高维的离散值,这样动作的空间维度极大。如果我们使用随机策略,即像DQN一样研究它所有的可能动作的概率,并计算各个可能的动作的价值的话,那需要的样本量是非常大才可行的。于是有人就想出使用确定性策略来简化这个问题。
作为随机策略,在相同的策略,在同一个状态处,采用的动作是基于一个概率分布的,即是不确定的。而确定性策略则决定简单点,虽然在同一个状态处,采用的动作概率不同,但是最大概率只有一个,如果我们只取最大概率的动作,去掉这个概率分布,那么就简单多了。即作为确定性策略,相同的策略,在同一个状态处,动作是唯一确定的,即策略变成$$\pi_{\theta}(s) = a$$
2. 从DPG到DDPG
在看确定性策略梯度DPG前,我们看看基于Q值的随机性策略梯度的梯度计算公式:$$\nabla_{\theta}J(\pi_{\theta}) = E_{s\sim\rho^{\pi}, a\sim\pi_{\theta}}[\nabla_{\theta}log \pi_{\theta}(s,a)Q_{\pi}(s,a)]$$
其中状态的采样空间为$\rho^{\pi}$, $\nabla_{\theta}log \pi_{\theta}(s,a)$是分值函数,可见随机性策略梯度需要在整个动作的空间$\pi_{\theta}$进行采样。'
而DPG基于Q值的确定性策略梯度的梯度计算公式是:$$\nabla_{\theta}J(\pi_{\theta}) = E_{s\sim\rho^{\pi}}[\nabla_{\theta} \pi_{\theta}(s)\nabla_{a}Q_{\pi}(s,a)|_{a=\pi_{\theta}(s)}]$$
跟随机策略梯度的式子相比,少了对动作的积分,多了回报Q函数对动作的导数。
而从DPG到DDPG的过程,完全可以类比DQN到DDQN的过程。除了老生常谈的经验回放以外,我们有了双网络,即当前网络和目标网络的概念。而由于现在我们本来就有Actor网络和Critic两个网络,那么双网络后就变成了4个网络,分别是:Actor当前网络,Actor目标网络,Critic当前网络,Critic目标网络。2个Actor网络的结构相同,2个Critic网络的结构相同。那么这4个网络的功能各自是什么呢?
3. DDPG的原理
DDPG有4个网络,在了解这4个网络的功能之前,我们先复习DDQN的两个网络:当前Q网络和目标Q网络的作用。可以复习强化学习(十)Double DQN (DDQN)。
DDQN的当前Q网络负责对当前状态$S$使用$\epsilon-$贪婪法选择动作$A$,执行动作$A$,获得新状态$S'$和奖励$R$,将样本放入经验回放池,对经验回放池中采样的下一状态$S’$使用贪婪法选择动作$A'$,供目标Q网络计算目标Q值,当目标Q网络计算出目标Q值后,当前Q网络会进行网络参数的更新,并定期把最新网络参数复制到目标Q网络。
DDQN的目标Q网络则负责基于经验回放池计算目标Q值,提供给当前Q网络用,目标Q网络会定期从当前Q网络复制最新网络参数。
现在我们回到DDPG,作为DDPG,Critic当前网络,Critic目标网络和DDQN的当前Q网络,目标Q网络的功能定位基本类似,但是我们有自己的Actor策略网络,因此不需要$\epsilon-$贪婪法这样的选择方法,这部分DDQN的功能到了DDPG可以在Actor当前网络完成。而对经验回放池中采样的下一状态$S'$使用贪婪法选择动作$A'$,这部分工作由于用来估计目标Q值,因此可以放到Actor目标网络完成。
基于经验回放池和目标Actor网络提供的$S',A'$计算目标Q值的一部分,这部分由于是评估,因此还是放到Critic目标网络完成。而Critic目标网络计算出目标Q值一部分后,Critic当前网络会计算目标Q值,并进行网络参数的更新,并定期将网络参数复制到Critic目标网络。
此外,Actor当前网络也会基于Critic目标网络计算出的目标Q值,进行网络参数的更新,并定期将网络参数复制到Actor目标网络。
有了上面的思路,我们总结下DDPG 4个网络的功能定位:
1. Actor当前网络:负责策略网络参数$\theta$的迭代更新,负责根据当前状态$S$选择当前动作$A$,用于和环境交互生成$S',R$。
2. Actor目标网络:负责根据经验回放池中采样的下一状态$S'$选择最优下一动作$A'$。网络参数$\theta '$定期从$\theta$复制。
3. Critic当前网络:负责价值网络参数$w$的迭代更新,负责计算负责计算当前Q值$Q(S,A,w)$。目标Q值$y_i = R+\gamma Q'(S',A',w')$
4. Critic目标网络:负责计算目标Q值中的$Q'(S',A',w')$部分。网络参数$w'$定期从$w$复制。
DDPG除了这4个网络结构,还用到了经验回放,这部分用于计算目标Q值,和DQN没有什么区别,这里就不展开了。
此外,DDPG从当前网络到目标网络的复制和我们之前讲到了DQN不一样。回想DQN,我们是直接把将当前Q网络的参数复制到目标Q网络,即$w'=w$, DDPG这里没有使用这种硬更新,而是使用了软更新,即每次参数只更新一点点,即:$$w' \gets \tau w+ (1-\tau)w'$$$$\theta' \gets \tau \theta+ (1-\tau)\theta'$$
其中$\tau$是更新系数,一般取的比较小,比如0.1或者0.01这样的值。
同时,为了学习过程可以增加一些随机性,增加学习的覆盖,DDPG对选择出来的动作$A$会增加一定的噪声$\mathcal{N}$,即最终和环境交互的动作$A$的表达式是:$$A = \pi_{\theta}(S) + \mathcal{N}$$
最后,我们来看看DDPG的损失函数。对于Critic当前网络,其损失函数和DQN是类似的,都是均方误差,即:$$J(w) =\frac{1}{m}\sum\limits_{j=1}^m(y_j-Q(\phi(S_j),A_j,w))^2$$
而对于 Actor当前网络,其损失函数就和之前讲的PG,A3C不同了,这里由于是确定性策略,原论文定义的损失梯度是:$$\nabla_J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\limits_{j=1}^m[\nabla_{a}Q_(s_i,a_i,w)|_{s=s_i,a=\pi_{\theta}(s)}\nabla_{\theta} \pi_{\theta(s)}|_{s=s_i}]$$
这个可以对应上我们第二节的确定性策略梯度,看起来比较麻烦,但是其实理解起来很简单。假如对同一个状态,我们输出了两个不同的动作$a_1$和$a_2$,从Critic当前网络得到了两个反馈的Q值,分别是$Q_1,Q_2$,假设$Q_1>Q_2$,即采取动作1可以得到更多的奖励,那么策略梯度的思想是什么呢,就是增加$a_1$的概率,降低$a_2$的概率,也就是说,Actor想要尽可能的得到更大的Q值。所以我们的Actor的损失可以简单的理解为得到的反馈Q值越大损失越小,得到的反馈Q值越小损失越大,因此只要对状态估计网络返回的Q值取个负号即可,即:$$J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum\limits_{j=1}^m Q_(s_i,a_i,w)$$
4. DDPG算法流程
这里我们总结下DDPG的算法流程
输入:Actor当前网络,Actor目标网络,Critic当前网络,Critic目标网络,参数分别为$\theta, \theta',w,w'$,衰减因子$\gamma$, 软更新系数$\tau$,批量梯度下降的样本数$m$,目标Q网络参数更新频率$C$。最大迭代次数$T$。随机噪音函数\mathcal{N}
输出:最优Actor当前网络参数$ \theta$,Critic当前网络参数$w$
1. 随机初始化$\theta,w$, $w' = w$,$\theta' = \theta$。清空经验回放的集合$D$
2. for i from 1 to T,进行迭代。
a) 初始化$S$为当前状态序列的第一个状态, 拿到其特征向量$\phi(S)$
b) 在Actor当前网络基于状态$S$得到动作$A =\pi_{\theta}(\phi(S)) + \mathcal{N} $
c) 执行动作$A$,得到新状态$S'$,奖励$R$,是否终止状态%is\_end$
d) 将$\{\phi(S),A,R,\phi(S'),is\_end\}$这个五元组存入经验回放集合$D$
e) S=S'
f) 从经验回放集合$D$中采样$m$个样本$\{\phi(S_j),A_j,R_j,\phi(S'_j),is\_end_j\}, j=1,2.,,,m$,计算当前目标Q值$y_j$:$$y_j= \begin{cases} R_j& {is\_end_j\; is \;true}\\ R_j + \gamma Q'(\phi(S'_j),\pi_{ \theta'}(\phi(S'_j)),w')& {is\_end_j\; is \;false} \end{cases}$$
g) 使用均方差损失函数$\frac{1}{m}\sum\limits_{j=1}^m(y_j-Q(\phi(S_j),A_j,w))^2$,通过神经网络的梯度反向传播来更新Critic当前网络的所有参数$w$
h) 使用$J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum\limits_{j=1}^m Q_(s_i,a_i,\theta)$,,通过神经网络的梯度反向传播来更新Actor当前网络的所有参数$\theta$
i) 如果T%C=1,则更新Critic目标网络和Actor目标网络参数:$$w' \gets \tau w+ (1-\tau)w'$$$$\theta' \gets \tau \theta+ (1-\tau)\theta'$$
j) 如果$S'$是终止状态,当前轮迭代完毕,否则转到步骤b)
以上就是DDPG算法的主流程,要注意的是上面2.f中的$\pi_{ \theta'}(\phi(S'_j))$是通过Actor目标网络得到,而$Q'(\phi(S'_j),\pi_{ \theta'}(\phi(S'_j)),w')$则是通过Critic目标网络得到的。
5. DDPG实例
这里我们给出DDPG第一个算法实例,代码主要参考自莫烦的Github代码。增加了测试模型效果的部分,优化了少量参数。代码详见:https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/reinforcement-learning/ddpg.py
这里我们没有用之前的CartPole游戏,因为它不是连续动作。我们使用了Pendulum-v0这个游戏。目的是用最小的力矩使棒子竖起来,这个游戏的详细介绍参见这里。输入状态是角度的sin,cos值,以及角速度。一共三个值。动作是一个连续的力矩值。
两个Actor网络和两个Critic网络的定义参见:
def _build_a(self, s, scope, trainable):
with tf.variable_scope(scope):
net = tf.layers.dense(s, 30, activation=tf.nn.relu, name='l1', trainable=trainable)
a = tf.layers.dense(net, self.a_dim, activation=tf.nn.tanh, name='a', trainable=trainable)
return tf.multiply(a, self.a_bound, name='scaled_a') def _build_c(self, s, a, scope, trainable):
with tf.variable_scope(scope):
n_l1 = 30
w1_s = tf.get_variable('w1_s', [self.s_dim, n_l1], trainable=trainable)
w1_a = tf.get_variable('w1_a', [self.a_dim, n_l1], trainable=trainable)
b1 = tf.get_variable('b1', [1, n_l1], trainable=trainable)
net = tf.nn.relu(tf.matmul(s, w1_s) + tf.matmul(a, w1_a) + b1)
return tf.layers.dense(net, 1, trainable=trainable) # Q(s,a)
Actor当前网络和Critic当前网络损失函数的定义参见:
td_error = tf.losses.mean_squared_error(labels=q_target, predictions=q)
self.ctrain = tf.train.AdamOptimizer(LR_C).minimize(td_error, var_list=self.ce_params) a_loss = - tf.reduce_mean(q) # maximize the q
self.atrain = tf.train.AdamOptimizer(LR_A).minimize(a_loss, var_list=self.ae_params)
Actor目标网络和Critic目标网络参数软更新,Actor当前网络和Critic当前网络反向传播更新部分的代码如下:
def learn(self):
# soft target replacement
self.sess.run(self.soft_replace) indices = np.random.choice(MEMORY_CAPACITY, size=BATCH_SIZE)
bt = self.memory[indices, :]
bs = bt[:, :self.s_dim]
ba = bt[:, self.s_dim: self.s_dim + self.a_dim]
br = bt[:, -self.s_dim - 1: -self.s_dim]
bs_ = bt[:, -self.s_dim:] self.sess.run(self.atrain, {self.S: bs})
self.sess.run(self.ctrain, {self.S: bs, self.a: ba, self.R: br, self.S_: bs_})
其余的可以对照算法和代码一起学习,应该比较容易理解。
6. DDPG总结
DDPG参考了DDQN的算法思想吗,通过双网络和经验回放,加一些其他的优化,比较好的解决了Actor-Critic难收敛的问题。因此在实际产品中尤其是自动化相关的产品中用的比较多,是一个比较成熟的Actor-Critic算法。
到此,我们的Policy Based RL系列也讨论完了,而在更早我们讨论了Value Based RL系列,至此,我们还剩下Model Based RL没有讨论。后续我们讨论Model Based RL的相关算法。
(欢迎转载,转载请注明出处。欢迎沟通交流: liujianping-ok@163.com)
强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)的更多相关文章
- 强化学习(十五) A3C
在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Adv ...
- 强化学习(十四) Actor-Critic
在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法 ...
- 强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学 ...
- ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法
ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法 ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Ap ...
- 【转载】 强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA
原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9614290.html ------------------------------------------------ ...
- 强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)
强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richa ...
- 强化学习(五)—— 策略梯度及reinforce算法
1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是 ...
- 强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)
在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基 ...
- 强化学习(十二) Dueling DQN
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN.本章内容主要参考了I ...
随机推荐
- 浏览器选择最新IE渲染
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
- UE4学习心得:蓝图间信息通信的几种方法
蓝图间通信是一个复杂关卡能否正常运行的关键,笔者在这里提供几种蓝图类之间的信息交互方法,希望能对读者有所帮助. 1.类引用 这是最直接的一种蓝图类之间的信息交互方式.首先在Editor中创建2个Act ...
- windows开发的python移植到linux的问题
2016年1月28日 这个问题已经自己解决 file-setting下 左侧code style line separator下拉选择unix就可以了 我在windows上开发的python想移 ...
- JavaScript 之函数
刚开 始学习 JS 时,挺不习惯它函数的用法,就比如一个 function 里面会嵌套一个 function,对于函数里创建变量的作用域也感到很迷惑,这个的语法和 JAVA 相差太多,为此,阅读了&l ...
- Python_排版函数
import textwrap doc='''Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is be ...
- Linux下的磁盘分区和逻辑卷
一.硬盘接口类型 硬盘的接口主要有IDE.SATA.SCSI .SAS和光纤通道等五种类型.其中IDE和SATA接口硬盘多用于家用产品中,也有部分应用于服务器,SATA是一种新生的硬盘接口类型,已经取 ...
- 如何高效的编写与同步博客 (.NET Core 小工具实现)
一.前言 写博客,可以带给我们很多好处,比如可以让我们结识更多志同道合的人:在写博客过程中去查技术资料或者实践可以让我们对知识的掌握和理解更加深刻:通过博客分享能帮助他人收获分享的快乐等等.写博客真的 ...
- HTTP多线程下载+断点续传(libcurl库)
目录索引: 一.LibCurl基本编程框架 二.一些基本的函数 三.curl_easy_setopt函数部分选项介绍 四.curl_easy_perform 函数说明(error 状态码) 五.lib ...
- SqlSugar 盲点
1.读取数据库连接 private SqlSugarClient GetInstance() { string conmstring = System.Web.Configuration.WebCon ...
- Java Code Examples for org.apache.ibatis.annotations.Insert
http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?api=org.apache.ibatis.annotations.Insert htt ...