Lee Hung-yi强化学习 | (1) Policy Gradient

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1. 回顾

在强化学习中，主要有三个部件(components)：actor、environment、reward function。其中env和reward function是事先就定好的，你不能控制。唯一能调整的是actor的policy，使actor能获得最大的reward。

policy是actor中起决策作用的一个东西，决定了actor的行为。可以理解为是一个函数，输入是状态（state，对环境的观察），输出是动作（action）即，输入一个状态，决定输出什么动作。

这里以 π \pi π来代表policy。在深度强化学习中，policy是通常使用network来实现，network中会包含很多参数，这里就用\theta来统一代表这些参数。

这里以游戏画面(state, 对环境的观察)作为输入，经过红框的网络（policy）决策后，得出采取各种动作的几率（在动作空间上的概率分布），所以最终得出做left这个动作。

类似于图像分类，这里的类别是动作。

2. 例子

初始的游戏画面作为 s 1 s_1 s1 ，针对 s 1 s_1 s1采取的动作为 a 1 a_1 a1 ，行动后会得到一个reward记为 r 1 r_1 r1。之后会看到下一个游戏画面 s 2 s_2 s2…

经过很多轮 (s,a,r) 后游戏结束(消灭了所有敌人或者被消灭)了，一次游戏开始到结束称为一个episode，将每一个episode的 reward 相加就能得到Total reward： R = ∑ t = 1 T r t R=\sum_{t=1}^Tr^t R=∑t=1Trt。actor 的目标就是将 Total reward R 最大化。

把每一个episode的所有s和a的序列，叫做Trajectory。

在给定policy的参数 θ \theta θ的情况下，可以计算每一个 Trajectory τ \tau τ存在的概率 p θ ( τ ) p_{\theta}(\tau) pθ(τ)。

其中, p ( s t + 1 ∣ s t , a t ) p(s_{t+1} | s_t,a_t) p(st+1∣st,at)代表的是environment，一般我们没办法控制这一部分。我们能控制的是采取不同的 θ \theta θ（policy网络的参数），进而影响 p θ ( a t ∣ s t ) p_\theta(a_t|s_t) pθ(at∣st)，最终对 p θ ( τ ) p_\theta(\tau) pθ(τ)产生影响。

给定一个 τ \tau τ 可以得到一局游戏的 R ( τ ) R(\tau) R(τ)，我们要做的就是调整actor中的参数，使得 R ( τ ) R(\tau) R(τ) 最大化。但是注意 R ( τ ) R(\tau) R(τ) 不是常量 scalable，而是随机变量 random variable，因为采取哪个action是有随机性的，而环境给出哪个state也是有随机性的。

所以对于 R 我们要算它的期望 R θ ˉ \bar{R_\theta} Rθˉ。穷举所有的trajectory τ \tau τ 并计算每个 τ \tau τ 出现的概率，最后算 ∑ τ R ( τ ) p θ ( τ ) \sum_\tau{R(\tau)p_\theta(\tau)} ∑τR(τ)pθ(τ) 。或者这样理解：从 p θ ( τ ) p_\theta(\tau) pθ(τ) 的分布中采样（sample） τ \tau τ ，然后计算 R ( τ ) R(\tau) R(τ) 的期望。

那很明显我们要做的就是最大化Expected Reward，所以可以采用policy gradient来做。

3. Policy Gradient

为了使 R θ ˉ \bar{R_\theta} Rθˉ 最大化，我们需要做gradient ascent（注意不是gradient descent！），即对 R θ ˉ \bar{R_\theta} Rθˉ 求梯度。注意 R θ ˉ \bar{R_\theta} Rθˉ 中 R ( τ ) R(\tau) R(τ) 是不可微的，但不影响。

E τ ∼ p θ ( τ ) [ R ( τ ) ∇ l o g p θ ( τ ) ] E_{\tau \sim p_\theta(\tau)}[R(\tau)\nabla log p_\theta(\tau)] Eτ∼pθ(τ)[R(τ)∇logpθ(τ)] 是无法计算的，所以可以sample出N个 τ \tau τ(近似表示) ，对每个 τ \tau τ 求 R ( τ n ) ∇ l o g p θ ( τ n ) R(\tau^n)\nabla log p_\theta(\tau^n) R(τn)∇logpθ(τn) 再求和取平均。

上面提到，而 p ( s t + 1 ∣ s t , a t ) p(s_{t+1}|s_t,a_t) p(st+1∣st,at) 由环境决定，我们无法知道，而且这一项本来也和 θ \theta θ没关系，只能对 l o g p θ ( τ n ) log p_\theta(\tau^n) logpθ(τn)计算梯度，本质上就是对 p θ ( a t ∣ s t ) p_\theta(a_t|s_t) pθ(at∣st)计算梯度。所以最后 R ( τ n ) ∇ l o g p θ ( τ n ) R(\tau^n)\nabla log p_\theta(\tau^n) R(τn)∇logpθ(τn) 改写为 ∑ t = 1 T n R ( τ n ) ∇ l o g p θ ( a t n ∣ s t n ) \sum_{t=1}^{T_n} R(\tau^n)\nabla log p_\theta(a_t^n|s_t^n) ∑t=1TnR(τn)∇logpθ(atn∣stn)。

最后变为 1 N ∑ n = 1 N ∑ t = 1 T n R ( τ n ) ∇ l o g p θ ( a t n ∣ s t n ) \frac{1}{N} \sum_{n=1}^N \sum_{t=1}^{T_n} R(\tau^n)\nabla log p_\theta(a_t^n|s_t^n) N1∑n=1N∑t=1TnR(τn)∇logpθ(atn∣stn)：若在 s t n s_t^n stn 下执行 a t n a_t^n atn 使得 R ( τ n ) R(\tau^n) R(τn) 为正，则增加概率 p θ ( a t ∣ s t ) p_\theta(a_t|s_t) pθ(at∣st) ；为负则减少概率。

在实际实验中，我们会让actor去和environment做互动，产生左边的数据。左边的方框是做sample，获得很多 (s, a) 的pair（代表在s下采取a，得到 R ( τ ) R(\tau) R(τ) ）。然后将这些数据送入训练过程中计算 ∇ l o g p θ ( a t n ∣ s t n ) \nabla log p_\theta(a_t^n|s_t^n) ∇logpθ(atn∣stn) 。然后更新模型的参数 θ \theta θ。

注意数据只用一次,就是说更新一次参数后前面收集的所有数据就不能再用了(再利用更新后的参数继续收集数据，以此循环)，效率比较低。因此，Policy Gradient是on-policy的算法。

强化学习和有监督的分类问题有点相似，只不过监督分类问题的标签是人工标记的，而强化学习没有label，或者它的label是自己探索得到的，因此不是最优的选择，所以需要对每一步（样本）的损失进行加权。

4. Tricks

add a baseline

蓝色柱子的代表在某一state下，采取三种动作的概率 p θ ( a t ∣ s t ) p_\theta(a_t|s_t) pθ(at∣st)，绿色箭头则代表每种动作的Reward，长的表示Reward比较大。

之前约定的做法：假如执行 action a 后 R 为正，则提高 action a 出现的概率；R 为负，则降低 action a 出现的概率。

但是可能某个游戏不管什么执行动作得到的 reward 都是正的（比如0-20），则若执行 action a 后 R 的增加量大，则 action a 出现概率增加得大；执行 action b 后R的增加量小，则 action b 出现概率增加得小。（注意在reward恒为正的情况下，看起来无论如何执行哪个 action ，概率都会增加，只是增加多少的问题）因为所有action出现的概率和为1，那么在理想情况下，在归一化后相当于 action a 出现概率上升而 action b 出现概率下降。（即增加得少的归一化后相当于下降，增加得多的归一化后才上升）。因此，理想状态下， reward恒正问题不大。

问题是我们无法做到理想状态，实际上我们要进行sample操作。在sample中可能有些动作没有sample到，比如 action a（我们不知道这个action得到的reward是大是小），但归一化后 action a 出现的概率会必然下降（因为 action b/c 出现的概率无论如何都会上升，这样就把 action a 出现的概率给压下去了），这显然是不妥的。

为了解决这个问题，我们希望reward不要总是正的，将所以 R ( τ n ) − b R(\tau^n)-b R(τn)−b ，b是一个baseline，这样如果一个 reward 是一个很小的正值，减掉b后就会变负(reward恒正时，只要一个动作被sample到，那么它对应的概率就可能上升；当他的reward比较小时，减掉b之后，就很有可能变为负的，此时就算被采样到，该动作出现的概率也会下降)。 b ≈ E [ R ( τ ) ] b \approx E[R(\tau)] b≈E[R(τ)] 可以用 R ( τ ) R(\tau) R(τ) 的平均值代替。（当某个action被采样到且reward比较高时，才会增加该action的概率）

assign suitable credit

由上图可知，在同一场游戏中，不管其中的某个 action 是好是坏，总会乘上相同的权重 R，这显然也是不公平的。

比如上图左边部分，整场游戏的 reward 是+3，按规定其中三个 ∇ l o g p θ ( a t n ∣ s t n ) \nabla log p_\theta(a_t^n|s_t^n) ∇logpθ(atn∣stn) 都要被乘上 3 的权重，但是 a 3 a_3 a3 未必见得好，因为执行 a 3 a_3 a3 后的即时得分是 -2。如果我们sample的次数够多，可能会看出 a 3 a_3 a3 不够好，这个问题能够得到解决。但是实际中可能没办法搜集足够多的数据，所以在sample次数不够多的情况下，我们希望每个action的权重不同。

解决的方法是，不把整场游戏的 R（+5+0±2=+3）作为统一权重，而将执行该动作后剩下序列的【reward之和】作为该动作的权重。比如对于 ( s b , a 2 ) (s_b,a_2) (sb,a2) ，它的权重应该为（+0-2=-2）。即执行某个 action 前得到多少 reward 都跟该 action 无关，该 action 只影响之后的游戏过程。

所以把权重中的 R ( τ n ) R(\tau^n) R(τn) 换成 ∑ t ′ = t T n r t ′ n \sum_{t'=t}^{T_n}r_{t'}^n ∑t′=tTnrt′n ，其中 t 代表该 action 执行的时刻，T_n 代表游戏结束的时刻，即把当前的 r 以及之后每一步的 r 做一个求和。

还需要考虑的一点是，当前的 action 对之后游戏的影响会随之时间推移而减弱，所以我们要有 discount，在求和的每一步都乘上一个小于1的 γ \gamma γ（比如0.9），这样 action 之后的动作越多，即时分数乘上的 \gamma 越多，越往后得到reward就会打上更大的折扣。

把 R ( τ n ) − b R(\tau^n)-b R(τn)−b 这一项称作Advantage Function，也叫优势函数。它表示在actor在 s t s_t st下采取 a t a_t at，相较于其它action（同样对于s_t）有多好。

上标 θ \theta θ 代表 actor 策略网络的参数。

5. 总结

介绍了actor、environment、reward function
在深度强化学习中，policy可以看成是参数为 θ \theta θ的网络，输入state，输出采取各种action的概率
一轮游戏叫做episode
trajectory={s1,a1,s2,a2,……}，在给定policy的参数 θ \theta θ 的情况下，可以计算每一个 τ \tau τ 存在的概率 p θ ( τ ) p_\theta(\tau) pθ(τ) 。
总的expected reward= ∑ τ R ( τ ) p θ ( τ ) \sum_\tau{R(\tau)p_\theta(\tau)} ∑τR(τ)pθ(τ)
使用policy gradient ascend求 expected reward的最大值
采集一次数据，更新一次参数后，要重新采集一次数据。