强化学习笔记：policy learning

1 policy network VS value-based network

 

 2  policy network的目标函数

记回报 U t 是从 t 从时刻开始的所有奖励之和。

U t 依赖于 t 时刻开始的所有状态和动作：

动作价值函数把 t 时刻状态 st 和动作 at 看做已知观测值，把 t + 1 时刻后的状态和动作看做

未知变量，求期望：

 状态价值函数把 t 时刻状态 st 看做已知观测值，t时刻的action是服从策略的随机变量，对其求期望

 于是policy network的目标函数为：

这个目标函数排除掉了状态 S 的因素，只依赖于策略网络 π 的参数 θ

策略越好，则 J ( θ ) 越大。所以策略学习可以描述为这样一个优化问题：

 和强化学习笔记：Policy-based Approach_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客一样，我们对目标函数进行梯度上升，更新参数

其中被称为策略梯度

 其中通过推导，可以得到策略梯度为：

但如果状态S服从马尔可夫链的话，前面这一项系数可以去掉，于是有： 

注：这种形式和​​​​​​​是一样的

 ​​​​​​​

 2.1 稍为不严谨的证明

把策略网络 π ( a | s ; θ ) 看做动作的概率密度函数。状态价值函数可以写成：

状态价值关于 θ 的梯度可以写作：

第二步可行是因为求导的对象θ和连加的对象a 不同 

应用链式法则，公式7.1可以进一步写成：

上面公式最右边一项 x 的分析非常复杂，不严谨的证明可以把他去掉（或者说，第二项影响不大）

 

根据目标函数的定义：

 第二项影响不大，所以不严谨的证明中可以把他去掉

所以 

2.2 策略梯度的近似

通过前面的推导和证明，我们知道：

解析求出这个期望是不可能的，因为我们并不知道状态 S 概率密度函数；即使我们知道 S 的概率密度函数，能够通过连加或者定积分求出期望，我们也不愿意这样做，因为连加或者定积分的计算量非常大。

我们可以用蒙特卡洛近似策略梯度中的期望：

每次从环境中观测到一个状态 s ，它相当于随机变量 S 的观测值。然后再根据当前的策略网络（策略网络的参数必须是最新的）随机抽样得出一个动作：

计算随机梯度，作为 的无偏估计：

 

所以我们可以用随机梯度上升来更新θ：

 但是这种方法仍然不可行，我们计算不出 g(s, a; θ)， 原因在于我们不知道动作价值函数

在后面两节中，我们用两种方法对 做近似：

• 一种方法是 REINFORCE，用实际观测的回报 u 近似；
• 另一种方法是 Actor-Critic，用神经网络 q(s, a; w) 近似。

3 REINFORCE

在2.2 中，我们推导出的无偏估计

但是其中的动作价值函数未知，导致无法算出g(s, a; θ)。

REINFORCE进一步对进行蒙特卡洛近似，把他替换成回报u。

 3.1 简化的推导

3.1.0 引理：策略梯度的连加形式

 3.1.1 推导

  

我们对3.1.0的引理进行蒙特卡洛近似，有：

进一步对近似，有：

 3.2 训练流程

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和强化学习笔记：Policy-based Approach_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客中所说的是一样的了：

REINFORCE 是一种 同策略 (On-Policy) 方法，要求行为策略 (Behavior Policy) 与目标

策略 (Target Policy) 相同，两者都必须是策略网络 π ( a | s ; θ now） 。

所以 经验回放不适用于 REINFORCE 。

采样的数据就只会用一次。你把这些数据采样起来，然后拿去更新参数，这些数据就丢掉了。接着再重新采样数据，才能够去更新参数

4 Actor-critic

在上一节中，我们使用实际的回报ut来近似

这一节中，我们使用神经网络来近似

4.1 价值网络

价值网络q(s,a;w)和DQN有相同的结构，但是二者意义不同，训练方式也不同

• 价值网络是对动作价值函数的近似。而 DQN 则是对最优动作价值函数 Q⋆(s, a) 的近似。
• 价值网络的训练使用的是 SARSA 算法，它属于同策略，不能用经验回放。对 DQN 的训练使用的是 Q 学习算法，它属于异策略，可以用经验回放。

4.2 算法推导

• 策略网络 π(a|s; θ) 相当于演员，它基于状态 s 做出动作 a。
• 价值网络 q(s, a; w) 相当于评委，它给演员的表现打分，量化在状态 s 的情况下做出动作 a 的好坏程度。

 4.2.1 为什么不直接把奖励R反馈给策略网络？

为什么不直接把奖励 R 反馈给策略网络，而要用价值网络这样一个“中介”呢？

• 原因是这样的。策略学习的目标函数 J(θ) 是回报 U 的期望，而不是奖励 R 的期望
• 注意回报 U 和奖励 R 的区别。
• 虽然能观测到当前的奖励 R，但是它对策略网络是毫无意义的；训练策略网络需要的是回报 U，而不是奖励 R。
• 价值网络能够估算出回报 U 的期望，因此能帮助训练策略网络
   

4.2.2 训练策略网络

• 在策略网络做出动作a之后，价值网络会给一个分数q(s,a;w)
• 策略网络利用当前状态s，自己的动作a，以及价值网络的打分q(s,a;w)，计算近似策略梯度
• 然后用梯度上升更新参数

 

4.2.3 训练价值网络

• 我们需要让价值网络反应出真实的
• 可以使用SARSA更新w
• 每一次从环境中观测到一个奖励r，用这个r来校准价值网络的打分 

• 在t时刻，价值网络输出，这个是对动作价值函数的估计
• 在t+1时刻，观测到的是，所以可以计算TD目标

 

• 这也是对动作价值函数的估计，我们希望二者接近，所以有：
• 进行梯度下降更新

 不难看出，也就是强化学习笔记：Sarsa算法_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客_sarsa算法

 中的流程

4.3 actor-critic整理训练流程

设当前策略网络参数是，价值网络参数是

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• 8 执行，进行下一轮更新

4.4 用目标网络改进训练

由于sarsa中也存在自举的问题，所以我们可以使用目标网络来缓解自举带来的偏差

那么此时，流程变成：

上面这几步和不用目标网络一样 

 这两步是引入目标网络后不一样的地方了

 

 

 上面这几步和不用目标网络一样 

 

  这步是引入目标网络后不一样的地方

5 关于经验回放的一个疑问（欢迎讨论）

在学习了DPG确定策略梯度后，有一个小问题想和大家探讨一下：就是像SARSA这样的同策略，就算是用了经验回放，会有很大的影响嘛？

因为我更新sarsa的五元组里面，受到策略影响的就是，是已知，是和环境交互的结果，与策略关系不大。

策略输出的是基于的action的一个概率分布。换句话说，不管 策略 的参数是什么，某一个动作a都能取到，只不过是取到的概率的不同。

那么这样的话，我agent实时交互得到动作和使用过去的经验，有什么区别嘛？（因为  策略 参数的变动，影响的也只是取到 动作 的概率，不代表  参数更新后，取不到啊。。。）

那这样的话，我像SARSA这样的同策略模型，也不是不可以使用经验回放？