探索的大胜利——随机网络蒸馏（Random Network Distillation）

最新推荐文章于 2025-10-08 16:38:15 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-08 16:38:15 发布 · 5.9k 阅读

43 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了一种增强强化学习探索能力的方法——随机网络蒸馏（RND）。通过两个网络的竞争，RND能够自动生成内在奖励，激励智能体探索未知环境。文章详细展示了RND的工作原理及其在经典游戏上的应用。

探索的大胜利——随机网络蒸馏（Random Network Distillation）

写在前面

本项目是之前写过的一个项目项目——好奇心驱动的强化学习中鼓励探索机制（好奇心机制也是其中一种）的另一种形式，对好奇心还不是很熟悉的童鞋可以看看。

RND 有多强？

先来看一张 benchmark，环境为雅达利的游戏——蒙特祖马的复仇

可以看到一众经典算法包括 DQN、A3C、C51、ES 都考了零蛋，情况稍微好一点的算法一般是采用先进理论的算法（比如 UBE，不确定性贝尔曼方程及探索），又或者是一些分布式的训练框架（比如Ape-X，分布式优先级采样的 DQN 框架）

但是，我们的 RND 一骑绝尘，打通了所有关卡，还找到了所有隐藏房间（当然不知道训练了多久）。

RND 简介

我们的 RND 算法到底长啥样呢？这里先摆一张正经的伪代码（用于装杯）

简单来说，其实就是两个不同随机参数的网络，一个更新（称为 predictor）一个不更新（称为 target）。

target 满足的理论前提是对于不同的原始输入（比如图像），输出也要不同，也就是一对一的映射关系。

而 predictor 的目标，就是跟上 target 的脚步，如果 predictor 能跟上 target 的脚步（两个网络的输出很相似），说明 predictor 至少接受过与 target 一样的输入（也就是这个环境已经探索过了），此时内在的奖励就变少了。

举个例子，如果整张地图是一张被 target 盖住的刮刮乐，predictor 就会随着环境输入渐渐地把整个地图都刮开。

这里的内在奖励定义为 $||\hat{f}(x;\theta)-f(x)||^2$

我们一般称带小帽子的 $\hat{f}$ 为预测的值， $\theta$ 是参数，对应 predictor；剩下的 $f$ 自然就是 target 的输出。

举个例子，如果整张地图是一张被 target 盖住的刮刮乐，predictor 就会随着环境输入渐渐地把整个地图都刮开。

这里的内在奖励定义为 $||\hat{f}(x;\theta)-f(x)||^2$

我们一般称带小帽子的 $\hat{f}$ 为预测的值， $\theta$ 是参数，对应 predictor；剩下的 $f$ 自然就是 target 的输出。

RND 怎么用

了解好奇心机制的童鞋应该都知道，生成好奇心奖励的好奇心模块就是一个挂件，可以直接外接在强化学习的核心算法上。

所以，模型更新的时候记得收集一下 next state，做成一个列表。模型更新的时候按索引计算内在奖励，加在模型总损失里面就好了。

但是，一定要记得把 target 设置成 stop_gradient=True 噢！

真 · 完全体—— RND+PPO 玩马里奥

创建游戏环境

创建可供多线程的游戏环境

%%writefile MARIO/game_env.py
from __future__ import print_function
import gym_super_mario_bros
from gym.spaces import Box
from gym import Wrapper
from nes_py.wrappers import JoypadSpace
from gym_super_mario_bros.actions import SIMPLE_MOVEMENT, COMPLEX_MOVEMENT, RIGHT_ONLY
import cv2
import numpy as np
import subprocess as sp
import multiprocessing as mp


class Monitor:
    def __init__(self, width, height, saved_path):

        self.command = ["ffmpeg", "-y", "-f", "rawvideo", "-vcodec", "rawvideo", "-s", "{}X{}".format(width, height),
                        "-pix_fmt", "rgb24", "-r", "60", "-i", "-", "-an", "-vcodec", "mpeg4", saved_path]
        try:
            '''创建子进程
            '''
            self.pipe = sp.Popen(self.command, stdin=sp.PIPE, stderr=sp.PIPE)
        except FileNotFoundError:
            pass
    '''记录
    '''
    def record(self, image_array):
        self.pipe.stdin.write(image_array.tostring())


def process_frame(frame):
    if frame is not None:
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        frame = cv2.resize(frame, (84, 84))[None, :, :] / 255.
        return frame
    else:
        return np.zeros((1, 84, 84))


class CustomReward(Wrapper):
    def __init__(self, env=None, monitor=None):
        super(CustomReward, self).__init__(env)
        self.observation_space = Box(low=0, high=255, shape=(1, 84, 84))
        self.curr_score = 0
        if monitor:
            self.monitor = monitor
        else:
            self.monitor = None

    def step(self, action):
        state, reward, done, info = self.env.step(action)
        if self.monitor:
            self.monitor.record(state)
        state = process_frame(state)
        reward += (info["score"] - self.curr_score) / 40.
        self.curr_score = info["score"]
        if done:
            if info["flag_get"]:
                reward += 50
                reward += info["time"]
            else:
                reward -= 50
        return state, reward / 10., done, info

    def reset(self):
        self.curr_score = 0
        return process_frame(self.env.reset())


class CustomSkipFrame(Wrapper):
    def __init__(self, env, skip=4):
        super(CustomSkipFrame, self).__init__(env)
        self.observation_space = Box(low=0, high=255, shape=(skip, 84, 84))
        self.skip = skip
        self.states = np.zeros((skip, 84, 84), dtype=np.float32)

    def step(self, action):
        total_reward = 0
        last_states = []
        for i in range(self.skip):
            state, reward, done, info = self.env.step(action)
            total_reward += reward
            if i >= self.s