谈起AlphaGo,来看其中的强化学习知识点

谈起AlphaGo来看其中的强化学习知识点

王树森老师的深度强化学习课程笔记

1. Training and Execution

1.1. training in 3 steps:

1. 首先，利用 behavior cloning 模仿学习(是一种监督学习)初始化策略网络
2. 接着使用强化学习的 policy gradient 策略梯度，进一步训练策略网络
3. 最后，用训练好的策略网络来训练价值网络(Not AC算法)

1.2. execution (actually play Go games)

使用蒙特卡洛树搜索MCTS

2. Policy Network

state: $19\ast 19\ast 17$ tensor (AlphaGo Zero中), $19\ast 19\ast (8+8)$表示当前以及前七次落子时的棋局状态，每一次落子时的棋局都得用2个tensor表示分别用于黑子与白子，最后的$19\ast 19\ast 1$ tensor用于表示当前轮到黑子方还是白子方落子(只有全0或全1两种取值)。

2.1. initialize policy network by behavior cloning

behavior cloning: let the policy network imitate human players.
P.S., AlphaGo Zero中没有用behavior cloning.

2.1.1 Behavior Cloning

1. 它不是强化学习！
2. 它是一种模仿学习。
3. 在AlphaGo应用中可看做一种多分类
   

2.1.2 After Behavior Cloning …

如果$s_t$出现在海量training data中，AI会用专家的策略来落子；
而如果$a_t$并未出现在训练数据中，那么AI很有可能做出的行为连业余玩家都不会那么落子，从而之后的棋局状态会更大可能并未出现在原有的训练数据中，错误会不断累加，策略网络最终可能输掉比赛。

	Behavior cloning+RL beats behavior cloning with 80% chance

2.2. train policy network using policy gradient

AlphaGo中有两个策略网络用来做博弈，名叫Player和Opponent。
AlphaGo Zero 用MCTS来训练(见最后)。

3. Value Network

在AlphaGo Zero中，策略网络与价值网络共享卷积层。策略网络的输出是361个概率值，价值网络是估计$V(s)$。

4. Monte Carlo Tree Search（MCTS）

4.1 Selection

AI假想一个动作

4.2 Expansion

AI假想对手会做什么动作

4.3 Evaluation

从状态$s_{t+1}$开始，双方依次落子，即Fast Rollout，以得出$r_T$；
利用价值网络得到$V(s_{t+1};w)$；
取平均得到Record $V(s_{t+1})$。

4.4 Backup

用以计算$Q(a_t)$。

4.5 Decision Making after MCTS

AlphaGo 每走一步都要模拟以上Four steps成千上万次，从而得到$N(a)$…

真正的比赛过程中，人类对手落完一次子后，AlphaGo又会初始化$N(a)$与$Q(a)$为零，重新开始…

In the end,
Complement: