68、深度Q学习变体及其他流行强化学习算法介绍

深度Q学习变体及其他流行强化学习算法介绍

1. 深度Q学习算法变体

深度Q学习算法有一些变体可以稳定并加速训练过程，下面为你详细介绍几种重要的变体。

1.1 固定Q值目标

在基本的深度Q学习算法中，模型既用于预测，又用于设定自身目标，这就像狗追自己的尾巴一样，会形成反馈循环，导致网络不稳定，可能出现发散、振荡、冻结等情况。

为了解决这个问题，研究人员使用了两个深度Q网络（DQN）：
- 在线模型 ：在每一步进行学习，并用于控制智能体的行动。
- 目标模型 ：仅用于定义目标。目标模型是在线模型的克隆体，通过以下代码实现克隆和权重复制：

target = tf.keras.models.clone_model(model)  # 克隆模型架构
target.set_weights(model.get_weights())  # 复制权重

在 training_step() 函数中，计算下一个状态的Q值时，使用目标模型而非在线模型：

next_Q_values = target.predict(next_states, verbose=0)

在训练循环中，需要定期（例如每50个回合）将在线模型的权重复制到目标模型：

if episode % 50 == 0:
    target.set_weights(model.get_weights())

由于目标模型的更新频率远低于在线模型，Q值目标更加稳定，反馈循环得到抑制，其影响也不那么严重。为了进一步稳定训练，还可以使用较小的学习率（如0.00025），每10000步更新一次目标模型，使用包含100万条经验的大型回放缓冲区，缓慢降低epsilon值（从1在100万步内降至0.1），并让算法运行5000万步。此外，DQN可以采用深度卷积网络。

1.2 双深度Q网络（Double DQN）

目标网络容易高估Q值。例如，当所有动作的Q值理论上相同时，由于近似误差，目标模型可能会随机选择一个略大的Q值，从而高估真实的Q值。

为了解决这个问题，研究人员提出了双深度Q网络（Double DQN）。在选择下一个状态的最佳动作时，使用在线模型；仅使用目标模型来估计这些最佳动作的Q值。以下是更新后的 training_step() 函数：

def training_step(batch_size):
    experiences = sample_experiences(batch_size)
    states, actions, rewards, next_states, dones, truncateds = experiences
    next_Q_values = model.predict(next_states, verbose=0)  # ≠ target.predict()
    best_next_actions = next_Q_values.argmax(axis=1)
    next_mask = tf.one_hot(best_next_actions, n_outputs).numpy()
    max_next_Q_values = (target.predict(next_states, verbose=0) * next_mask
                        ).sum(axis=1)
    [...]  # 其余部分与之前相同

1.3 优先经验回放（Prioritized Experience Replay）

传统的经验回放是从回放缓冲区中均匀采样经验，而优先经验回放则更频繁地采样重要经验。重要经验是指那些可能导致快速学习进展的经验，可以通过测量时间差分（TD）误差δ = r + γ·V(s′) – V(s)的大小来估计。

当经验被记录到回放缓冲区时，其优先级被设置为一个非常大的值，以确保至少被采样一次。每次采样后，计算TD误差δ，并将经验的优先级设置为p = |δ|（加上一个小常数以确保每个经验都有非零的采样概率）。采样优先级为p的经验的概率P与pζ成正比，其中ζ是一个超参数，控制重要性采样的贪婪程度：
- 当ζ = 0时，等同于均匀采样。
- 当ζ = 1时，是完全的重要性采样。

由于样本会偏向重要经验，在训练时需要通过降低经验的权重来补偿这种偏差。每个经验的训练权重定义为w = (n P)–β，其中n是回放缓冲区中的经验数量，β是一个超参数，控制对重要性采样偏差的补偿程度：
- β = 0表示不补偿。
- β = 1表示完全补偿。

1.4 对决深度Q网络（Dueling DQN）

对决深度Q网络（DDQN）与双深度Q网络不同，但两者可以轻松结合。状态 - 动作对（s, a）的Q值可以表示为Q(s, a) = V(s) + A(s, a)，其中V(s)是状态s的值，A(s, a)是在状态s下采取动作a相对于其他可能动作的优势。

在对决DQN中，模型同时估计状态的值和每个可能动作的优势。由于最佳动作的优势应为0，模型会从所有预测的优势中减去最大预测优势。以下是一个使用函数式API实现的简单DDQN模型：

input_states = tf.keras.layers.Input(shape=[4])
hidden1 = tf.keras.layers.Dense(32, activation="elu")(input_states)
hidden2 = tf.keras.layers.Dense(32, activation="elu")(hidden1)
state_values = tf.keras.layers.Dense(1)(hidden2)
raw_advantages = tf.keras.layers.Dense(n_outputs)(hidden2)
advantages = raw_advantages - tf.reduce_max(raw_advantages, axis=1,
                                            keepdims=True)
Q_values = state_values + advantages
model = tf.keras.Model(inputs=[input_states], outputs=[Q_values])

这些变体可以相互结合，例如可以构建双对决DQN并结合优先经验回放。

1.5 变体总结表格

变体名称	解决的问题	主要实现方式
固定Q值目标	网络不稳定	使用两个DQN，定期更新目标模型权重
双深度Q网络	目标网络高估Q值	用在线模型选动作，目标模型估Q值
优先经验回放	均匀采样效率低	按经验重要性采样并补偿偏差
对决深度Q网络	分离状态值和动作优势	模型同时估计状态值和动作优势

1.6 深度Q学习变体流程图

graph LR
    A[基本深度Q学习算法] --> B[固定Q值目标]
    A --> C[双深度Q网络]
    A --> D[优先经验回放]
    A --> E[对决深度Q网络]
    B --> F[稳定网络训练]
    C --> F
    D --> F
    E --> F

2. 其他流行的强化学习算法

除了深度Q学习的变体，还有许多其他流行的强化学习算法，下面为你逐一介绍。

2.1 AlphaGo

AlphaGo使用基于深度神经网络的蒙特卡罗树搜索（MCTS）变体，在围棋比赛中击败了人类冠军。MCTS会进行多次模拟，从当前位置反复探索搜索树，在最有希望的分支上花费更多时间。当到达一个未访问过的节点时，它会随机下棋直到游戏结束，并根据最终结果更新每个访问节点的估计值。

AlphaGo基于相同的原理，但使用策略网络来选择移动，而不是随机下棋。这个策略网络使用策略梯度进行训练。最初的算法涉及三个以上的神经网络，后来在相关改进中，使用单个神经网络来选择移动和评估游戏状态。相关算法还得到了进一步推广，使其不仅能处理围棋，还能处理国际象棋和将棋。

2.2 演员 - 评论家算法

演员 - 评论家算法是一类将策略梯度与深度Q网络相结合的强化学习算法。一个演员 - 评论家智能体包含两个神经网络：策略网络和深度Q网络（DQN）。

DQN通过从智能体的经验中学习进行正常训练。策略网络的学习方式与常规策略梯度不同且更快，它依赖于DQN估计的动作值，就像运动员在教练的帮助下学习一样。

2.3 异步优势演员 - 评论家（A3C）

这是DeepMind研究人员在2016年引入的一种重要的演员 - 评论家变体。多个智能体并行学习，探索环境的不同副本。每个智能体定期但异步地将一些权重更新推送到主网络，然后从该网络拉取最新权重。这样，每个智能体都有助于改进主网络，并从其他智能体的学习中受益。此外，DQN估计每个动作的优势，而不是Q值，这有助于稳定训练。

2.4 优势演员 - 评论家（A2C）

A2C是A3C算法的变体，它消除了异步性。所有模型更新都是同步的，因此梯度更新在更大的批次上进行，这使得模型能够更好地利用GPU的计算能力。

2.5 软演员 - 评论家（SAC）

SAC是2018年由相关研究人员提出的演员 - 评论家变体。它不仅学习奖励，还最大化其动作的熵，即尽可能地不可预测，同时尽可能多地获得奖励。这鼓励智能体探索环境，加速训练，并减少在DQN产生不完美估计时反复执行相同动作的可能性。与之前的算法相比，SAC具有惊人的样本效率。

2.6 近端策略优化（PPO）

PPO算法由OpenAI的研究人员提出，基于A2C，但对损失函数进行裁剪，以避免过大的权重更新，从而防止训练不稳定。它是之前的信任区域策略优化（TRPO）算法的简化版本。OpenAI在2019年4月推出了基于PPO算法的AI“OpenAI Five”，在多人游戏Dota 2中击败了世界冠军。

2.7 基于好奇心的探索

强化学习中一个常见的问题是奖励的稀疏性，这使得学习非常缓慢和低效。研究人员提出了一种有趣的方法来解决这个问题：让智能体对探索环境充满好奇心，使奖励成为智能体内在的驱动力，而不是来自环境。

智能体不断尝试预测其动作的结果，并寻找结果与预测不匹配的情况。如果结果可预测，它会去其他地方；如果结果不可预测但智能体无法控制，它也会逐渐感到无聊。通过这种方式，研究人员成功地在许多视频游戏中训练了智能体。

2.8 开放式学习（OEL）

OEL的目标是训练能够不断学习新的、有趣任务的智能体，这些任务通常是程序生成的。例如，相关算法会生成多个包含颠簸和孔洞的模拟2D环境，并为每个环境训练一个智能体，智能体的目标是尽可能快地行走同时避开障碍物。

算法从简单的环境开始，逐渐增加难度。每个智能体只在一个环境中训练，但需要定期与其他环境中的智能体竞争，获胜者会被复制并替换原环境中的智能体。这样，知识在不同环境之间转移，最终训练出的智能体比在单一任务上训练的智能体更优秀，能够应对更具挑战性的环境。

2.9 其他流行算法总结表格

算法名称	主要特点	优势
AlphaGo	基于MCTS和深度神经网络	在棋类游戏中表现出色
演员 - 评论家算法	结合策略梯度和DQN	学习速度较快
A3C	多智能体异步学习	加速训练并稳定网络
A2C	同步更新模型	更好利用GPU计算能力
SAC	最大化动作熵	样本效率高
PPO	裁剪损失函数	避免训练不稳定
基于好奇心的探索	以好奇心驱动探索	解决奖励稀疏问题
开放式学习	不断生成新任务	训练通用能力强的智能体

2.10 其他流行算法流程图

graph LR
    A[强化学习算法] --> B[AlphaGo]
    A --> C[演员 - 评论家算法]
    C --> D[A3C]
    C --> E[A2C]
    C --> F[SAC]
    A --> G[PPO]
    A --> H[基于好奇心的探索]
    A --> I[开放式学习]
    B --> J[棋类游戏应用]
    D --> K[稳定高效训练]
    E --> K
    F --> K
    G --> K
    H --> K
    I --> K

3. 强化学习相关问题及练习

3.1 常见问题解答

以下是一些强化学习中的常见问题及解答：
1. 如何定义强化学习，它与常规监督或无监督学习有何不同？ ：强化学习是智能体通过与环境交互，根据环境反馈的奖励来学习最优行为策略的过程。与监督学习不同，它没有明确的标记数据；与无监督学习不同，它有奖励信号引导学习。
2. 能否想出三个未提及的强化学习应用？ ：例如自动驾驶、资源管理、游戏AI等。以自动驾驶为例，环境是道路和交通状况，智能体是自动驾驶汽车，可能的动作包括加速、减速、转弯等，奖励可以是安全到达目的地、遵守交通规则等。
3. 折扣因子是什么，修改折扣因子会改变最优策略吗？ ：折扣因子用于权衡未来奖励的重要性。修改折扣因子可能会改变最优策略，因为它会影响智能体对短期和长期奖励的偏好。
4. 如何衡量强化学习智能体的性能？ ：可以通过累计奖励、成功率、完成任务的时间等指标来衡量。
5. 什么是信用分配问题，它何时发生，如何缓解？ ：信用分配问题是指在一系列动作后，难以确定每个动作对最终奖励的贡献。它通常在延迟奖励的情况下发生。可以通过使用合适的算法（如策略梯度）和设计合理的奖励函数来缓解。
6. 使用回放缓冲区的目的是什么？ ：回放缓冲区可以打破数据之间的相关性，提高数据的利用率，使训练更加稳定。
7. 什么是离策略强化学习算法？ ：离策略算法使用不同于当前正在学习的策略来生成数据，这可以使学习更加高效。

3.2 练习建议

如果你想进一步学习强化学习，可以尝试以下练习：
1. 使用策略梯度解决OpenAI Gym的LunarLander - v2环境。
2. 使用双对决DQN训练一个智能体，使其在著名的Atari Breakout游戏（“ALE/Breakout - v5”）中达到超人水平。需要将观察到的图像转换为灰度图，裁剪并下采样，合并两到三个连续图像形成每个状态，并且DQN主要由卷积层组成。
3. 如果你有一定预算，可以购买树莓派3和一些廉价的机器人组件，在上面安装TensorFlow，进行机器人相关的强化学习实验。例如，让机器人转动以找到最亮的角度或最近的物体，并向该方向移动；如果机器人有摄像头，可以尝试实现目标检测算法，使其检测到人并向人移动。

强化学习是一个快速发展且令人兴奋的领域，每天都有新的想法和算法涌现，希望这些介绍能激发你对这个领域的探索欲望。