OPENAI Baeslines 详解（零）综述

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OPENAI Baselines 详解（零）综述

OPENAI是强化学习的有力推进者，领导者。Beseline算法是OPENAI 在github上开源的强化学习标准程序。Beseline 顾名思义 ，构建新想法更先进的研究基础；同时，也是衡量新的算法的基准。

OPENAI baseline

OPENAI是强化学习的有力推进者，领导者。在目前OPENAI已经将强化学习运用到炉火纯青的地步，其利用强化学习所做的DOTA2 AI不断击败人类，而使其名声大燥。

beseline算法是OPENAI 在github上开源的强化学习标准程序。其目的是使得这些算法将使研究社区更容易复制，改进和识别新想法，并将创建良好的baseline来构建其他新的更先进的研究。同时，可以确认的是算法中的DQN等算法已经经过各种测试，是可行的程序。通常当新的算法提出时，也被当做baseline，从而对比新的算法性能。这也是baseline的来源。

Baseline 作为OPENAI的官方公布程序，可信是一个重要的因素。因为很多算法的细节，可能从文章当中无法精确地得到，从而导致写程序的时候会产生大量的疑问。当然其也可以用在别的领域从而解决更多新的问题。

所以对baseline 进行改进 是很有必要的。

主要架构

• 主程序：run result—plotter等
• common
• 算法

  • A2C( asynchronous advantage actor-critic ) https://arxiv.org/abs/1602.01783
    A2C是Asynchronous Advantage Actor Critic（A3C）的同步，确定性变体，具有相同的性能，但是更快的速度。

  • ACER（ Sample Efficient Actor-Critic with Experience Replay ）https://arxiv.org/abs/1611.01224

  • ACKTR https://arxiv.org/abs/1708.05144
    ACKTR是一种比TRPO和A2C更具样本效率的强化学习算法，并且每次更新仅需要比A2C略多的计算。Actor-Critic方法，信任域优化（trust region optimization）来实现更一致的改进，以及分布式 Kronecker 因子分解以提高样本效率和可扩展性。

  • DDPG https://arxiv.org/abs/1509.02971

  • DQN（Deep Q Network）

  • Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) https://arxiv.org/abs/1606.03476

  • HER(Hindsight Experience Replay) https://arxiv.org/abs/1707.01495

  • PPO（Proximal Policy Optimization ） https://arxiv.org/abs/1707.06347

  • TRPO（Trust Region Policy Optimization） https://arxiv.org/abs/1502.05477

使用指南

官网已经给出了具体使用指南。

python -m baselines.run --alg=<name of the algorithm> --env=<environment_id> [additional arguments]

详细使用请跳转OPENAI Baselines 详解（一）。

主要程序

主程序中有大量的 为了支持cmd直接运行所须的参数程序，主要是各种参数设定等等。

关键部分有两个函数：main 和 train

main 函数主要是 包含主体的循环。

train 函数主要是 调用算法和环境。

每一个算法都一个learning的接口来对接主程序，这个也成为将来要调用算法的时候的主要借口。

main

其中main是最主要的部分，主程序 main 是跟OPENAI的GYM统一的步调。 具有循环 step、done、reset 几个步骤。

Train

Train 函数主要是调用算法到 model中，然后再调用算法到learning 这个函数中

env 是调用环境的 主要还是与OPENAI的GYM相对接。

common 文件夹 简述

1、models 生成神经网络

用于神经网络 主要是有生成mlp （全连接网络）、CNN、IMPALA-CNN（https://arxiv.org/abs/1802.01561）、LSTM、CNN—LSTM 、impala_cnn_lstm。

2、Distributions 分布函数

主要是将变量映射成变成分布函数

• Box 连续空间->DiagGaussianPdType （对角高斯概率分布）
• Discrete离散空间->SoftCategoricalPdType（软分类概率分布）
• MultiDiscrete连续空间->SoftMultiCategoricalPdType （多变量软分类概率分布）
• 多二值变量连续空间->BernoulliPdType （伯努利概率分布）

分为两个大类 PD 和 PdType，具体请参考MADDPG中的。

3、OPEN Message Passing Library MPI_xxx

并行计算编程的统一框架，其中调用了mpi4py，具体参看https://zhuanlan.zhihu.com/p/25332041。

4、XXX_util 类函数 辅助函数

主要有 plot_util 、math_util、misc_util、mlp_util、cmd_util、console_util .