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【深度之眼cs231n第七期】笔记（三十一）

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_40923177/article/details/108849598 2025/4/29 2:41:01

强化学习

什么是强化学习？

总览：强化学习里有三个重要的概念：环境、agent和奖励。

它们的关系如下：

环境给予agent一个状态St；
在该状态下，agent采取行动At；
对于行动At，环境给出的奖励是Rt；
并且环境给予agent下一状态St+1，循环往复。

强化学习的目标是：学习如何行动能使奖励达到最大，我们能控制的只有行动，奖励和状态都是环境给予的。
在这里插入图片描述
举个具体的例子：
Atari游戏的状态是当前游戏界面；
agent可采取的行动有：上、下、左、右；
奖励：采取一步行动后，获得或减少的分数；
目标：以最高分完成游戏。

马尔可夫决策过程（MDP）

上面都是用文字描述的，现在用数学语言来描述一下强化学习S。

事实上，一个马尔可夫决策过程就是强化学习问题的数学表达。马尔可夫决策过程满足马尔可夫性。
马尔可夫性：当前状态完全刻画了世界状态，也就是说，下一状态完全依赖于当前状态。

马尔可夫决策过程由一组对象定义（S,A,R,P,γ）

S是所有可能状态的集合
A是所有可能行动的集合
R是奖励的概率分布，由（状态，行动）给定
P是跳到下一状态的概率，由（当前状态，行动）给定
γ是奖励的衰退因子

在这里插入图片描述
用马尔可夫决策过程来描述强化学习：

在t=0时刻，环境采样初始状态S₀
从t=0到学习结束：
- agent选择行动A_t
- 环境依概率给出奖励R_t（概率由R(.|S_t,A_t)决定）
- 环境依概率给出下一状态S_t+1（概率由P(.|S_t,A_t)决定）
- agent接收奖励Rt和状态S_t+1

我们所采取的行动组合a₀,a₁,a₂……称为策略π
而强化学习的目标是找到一个策略π*，使得奖励之和最大。
在这里插入图片描述
最直接的解决办法是穷举所有的行动组合，计算每个组合的奖励，把奖励最大的选出来。但这其实有个问题，每次行动后，奖励和下一状态都是环境给予的，有一定的随机性。

也就是说即使每次执行的都是同一个行动组合π，最后的结果也可能相差很大，所以首先要解决奖励之和的随机性，这样我们才能比较哪个组合更好。而解决随机性最常用的方法是求期望。

所以现在问题变成了：找到一个π*，使得E(奖励之和)最大。
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Q-learning

在解决如何找到最优策略π*之前，为了方便后面描述算法，先定义两个有用的函数：

值函数:在状态为s的情况下，遵从策略π后得到的E(奖励之和)
假设初始状态有3种：S₀、S₁和S₂，那么策略π的E(奖励之和)=V^π(S₀)+V^π(S₁)+V^π(S₂)

Q值函数:在状态为s、行动为a的情况下，遵从策略π后得到的E(奖励之和)
假设状态为s时可采取的行动有3种：A₀、A₁和A₂，那么V^π(S₀)=Q^π(S₀,A₀)+Q^π(S₀,A₁)+Q^π(S₀,A₂)
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给定S₀和A₀的情况下，最优的策略π*能使Q值函数达到最大，记为Q*

而Q*满足bellman等式，这个等式想表达的东西很简单，就是当前最优的Q*=当前奖励r+下一状态下最优的Q*。
乍一看这个式子没有任何用，既然我不知道现在的Q*，当然也不会知道下一状态的Q*了。除非一直迭代到最后一个状态，但是前面提到了奖励和下一状态都是随机的，所以直接迭代会非常复杂，这条路行不通。

现在的问题是：Q*太复杂了，没办法直接表达，那能拿什么东西来替代吗？
这就轮到神经网络出场了，神经网络专门解决表达式过于复杂的问题。

假设使用神经网络QL来表示函数Q*，Q*有两个参数——状态s和行动a，那么QL也会有两个输入——s和a（如果行动是离散的，QL也可以设计为：输入s，输出n个标量，每个标量代表某一个行动下的E(奖励之和)）。
QL会输出一个标量代表当前状态s和行动a的E(奖励之和)，不同的输入会得到不同的E(奖励之和)

那么只要训练神经网络QL，使得QL(S_i+1,A_i+1)-QL(S_i,A_i)尽可能地接近R_i就可以了，这不就是一个简单的回归模型吗？

在训练好QL后，由于行动是有限的，所以可通过下面的方式找到π*:

在S_i的状态下，使用遍历（行动是离散的）或梯度上升（行动是连续的）得到A_i，使得QL(S₀,A_i)最大
环境根据S_i和A_i给出S_i+1
重复1、2步直到结束
π*=A₀A₁A₂……

在这里插入图片描述
上面提到的QL网络还有三个问题：

QL的训练方式是使QL(S_i+1,A_i+1)-QL(S_i,A_i)尽量接近R_i，每次更新时QL(S_i,A_i)和QL(S_i+1,A_i+1)的值会同时改变，造成训练的不稳定。
所以在实际训练中会有两个神经网络，QL和QL_target，QL_target-QL尽量接近R_i。
每次反向传播时只更新QL，在经过N次迭代后再把QL的参数赋值给QL_target
由于QL网络的训练方式是：与环境互动一次，更新QL，根据更新后的QL获得下一行动a，使用a和环境互动……
下一个行动a与当前行动高度相关，这会导致训练效果不好，就像进入一家新餐厅时，随机点了一道菜，味道还可以，从此以后就再也不尝试其他菜了。
解决办法是：准备一个缓冲区，每次互动后把数据存入缓冲区，再从缓冲区随机选取数据进行训练。
这种办法还有一个好处，可以多次使用训练数据。一般来说，在强化学习中，与环境互动才是最费时间的。
对于一个复杂的问题，比如让机器人抓住某个物体，Q函数很难通过随机尝试学到一个具体的行动来解决这个问题。那么可不可以换一个方向，不需要机器人学习具体的行动，而是学习一个“握住”的策略？

策略梯度

策略梯度网络PG的输入是状态s，输出是下一步采用某个行动的概率p(a|s)（而上面的QL网络的输出是采用某个动作后的E(奖励之和)）。

在网络PG固定的情况下，可得到多个策略π_θ，每个策略有一定的概率：
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也可以计算出π_θ的奖励之和

如果穷举所有的行为轨迹π_θ，那么可以计算出E(奖励之和)，记为J(θ)

J(θ)是由θ决定的，而且我们的目标是最大化J(θ)，那么可以考虑对参数θ进行梯度上升（目标函数是J(θ)）
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课程里用了好几页PPT和大段大段的公式来讨论J(θ)能不能求导，要怎么进行梯度上升，由于我这里直接把函数看做神经网络GP了，就不展示相应的细节了（神经网络当然可以求导，进行梯度上升也很容易，神经网络牛逼！而且删掉公式之后，脉络越发清晰起来了。）

下面是一些训练技巧：

增加baseline
如果奖励永远都是正的，那么任何行动都会导致J(θ)增加，从而增加该行动的概率。
而所有概率之和为1，其他行动只是不幸没有被采样到就得降低概率，这是不符合要求的。
所以希望奖励有正有负，这可以通过减去一个baseline来达成，历史奖励平均值是一个常用的baseline。