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基于Pytorch的强化学习(DQN)之策略学习

目录

1. 引言

2. 数学推导

2.1 状态价值函数

2.2 策略梯度

2.3 蒙特卡罗近似

3. 算法

1. 引言

我们上次讲到了价值学习，这次我们来看看基于策略的学习，我们状态价值函数 V_{\pi}(s_t) 能够描述当前状态下局势的好坏，如果V_{\pi}(s_t)越大那局势不就会越好吗，所以我们得到了策略学习的基本思想：找到最优的action使V_{\pi}(s_t)达到最大。

基于Pytorch的强化学习(DQN)之策略学习_第1张图片

2. 数学推导

2.1 状态价值函数

我们之前知道状态价值函数 V_{\pi}(s_t)=E_A[Q_{\pi}(S_t,A)]=\sum_a{\pi}(a|s_t) Q_{\pi}(s_t,a) ，我们先用神经网络V_{\pi}(s_t,\theta)来近似V_{\pi} ，这里的 \theta 是神经网络的参数，如果我们认为 Q_{\pi} 与\theta 无关，那么V_{\pi}(s_t,\theta)=\sum_a{\pi}(a|s_t,\theta) Q_{\pi}(s_t,a)下面我们来求策略梯度。

2.2 策略梯度

我们将g(a,\theta)=\frac{\partial \,V_{\pi}(s,\theta)}{\partial \,\theta}称为策略梯度，由于我们的目标是使V_{\pi}(s_t,\theta)变大，所以我们使用梯度上升 \theta\leftarrow\theta+\beta g(a,\theta) 来更新参数 \theta ,我们经过如下的公式推导：

g(a,\theta)=\frac{\partial \,V_{\pi}(s_t,\theta)}{\partial \,\theta}=\frac{\partial \,\sum_a{\pi}(a|s;\theta)Q_{\pi}(s,a)}{\partial \,\theta}=\sum_a{\pi}(a|s;\theta)\frac{\partial \,\ln{\pi}(a|s;\theta)}{\partial \,\theta}Q_{\pi}(s,a)=E_A[\frac{\partial \,\ln{\pi}(a|s;\theta)}{\partial \,\theta}Q_{\pi}(s,a)]

 第三个等式处的变形就是为了利用{\pi}(a|s;\theta)使概率密度函数的性质将其写成期望的形式

上面是action为离散情况下的表达形式，那么如果是连续情况呢？这就需要使用蒙特卡罗近似了。

2.3 蒙特卡罗近似

蒙特卡洛近似本质上是一种基于统计原理的近似方法，我们抽取多次动作，次数越多近似就越准确，这样将连续问题离散化，我们就仍可以使用上面的公式了，例如我从action中随机抽取了一个a_0,我们便有g(a_0,\theta)=\frac{\partial \,\ln{\pi}(a_0|s;\theta)}{\partial \,\theta}Q_{\pi}(s,a_0),这里的g(a_0,\theta)我们称之为\frac{\partial \,V_{\pi}(s_t,\theta)}{\partial \,\theta}的一个无偏估计。

3. 算法

这里我们还有第三步没有解决：对Q_{\pi}(s_t,a) 进行估计，我们知道Q_{\pi}(s_t,a)是return的期望，所以我们可以用期望的计算公式u_t=\sum_{i=0}^{\infty}\gamma^ir_{t+i}来近似 Q_{\pi}(s_t,a) 或者再用一个神经网络来拟合Q_{\pi}(s_t,a)

基于Pytorch的强化学习(DQN)之策略学习_第2张图片

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