1 前言

传统的强化学习算法会使用表格的形式存储状态值函数 V(s)或状态动作值函数 Q(s,a)，但是这样的方法存在很大的局限性。【强化学习笔记：Q-learning_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客】

现实中的强化学习任务所面临的状态空间往往是连续的，存在无穷多个状态，在这种情况下，就不能再使用表格对值函数进行存储。

在 Q-learning 中，我们使用表格来存储每个状态 s 下采取动作 a 获得的奖励，即状态-动作值函数 Q(s,a)。然而，这种方法在状态量巨大甚至是连续的任务中，会遇到维度灾难问题，往往是不可行的。因此，DQN 采用了价值函数近似的表示方法。

为了在连续的状态和动作空间中计算值函数 $Q^{\pi}(s,a)$ ，我们可以用一个函数 $Q_{\phi}(\boldsymbol{s},\boldsymbol{a})$ 来表示近似计算，称为价值函数近似(Value Function Approximation)。

$Q_{\phi}(\boldsymbol{s}, \boldsymbol{a}) \approx Q^{\pi}(s, a)$

其中

$\boldsymbol{s},\boldsymbol{a}$ 分别是状态 s 和动作 a 的向量表示，
函数 $Q_{\phi}(\boldsymbol{s}, \boldsymbol{a})$ 通常是一个参数为 ϕ 的函数，比如神经网络，输出为一个实数，称为Q 网络(Q-network)。
模型中，也可以不使用Q(s,a)，使用V(s)也可以

2 衡量价值函数

怎么衡量这个状态价值函数 $V^{\pi}(s)$ 呢？有两种不同的做法：MC-based 的方法和 TD-based 的方法。

整体上和Q-learning 的类似

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强化学习笔记：Q-learning ：temporal difference 方法_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

2.1 MC

Monte-Carlo(MC)-based的方法就是去跟环境做互动，估计对于某一个策略，看到各个状态的时候的累计奖励。

但是实际上，我们不可能把所有的状态通通都扫过，但是没有关系。 $V^{\pi}(s)$ 是一个网络。对一个网络来说，就算输入状态是从来都没有看过的，它也可以想办法估测一个值。

怎么训练这个网络呢？因为如果在状态sa，接下来的累积奖励就是Ga（采样中episode出现sa的取平均）。也就是说，对这个价值函数来说，如果输入是状态 sa，正确的输出应该是Ga。如果输入状态 sb，正确的输出应该是值Gb。

所以在训练的时候，它就是一个 回归问题。网络的输出就是一个值，你希望在输入sa 的时候，输出的值跟 Ga 越近越好，输入sb 的时候，输出的值跟Gb 越近越好。接下来把网络训练下去，就结束了。这是 MC-based 的方法。

2.2 TD（temporal difference 时序差分）

在 MC-based 的方法中，每次我们都要算累积奖励，也就是从某一个状态sa 一直玩到游戏结束的时候，得到的所有奖励的总和。

所以要使用 MC-based 的方法，你必须至少把这个游戏玩到结束。但有些游戏非常长，你要玩到游戏结束才能够更新网络，花的时间太长了，因此我们会采用 TD-based 的方法。

TD-based 的方法不需要把游戏玩到底，只要在游戏的某一个情况，某一个状态 $s_t$ 的时候，采取动作 $a_t$ 得到奖励 $r_t$ ，跳到状态 $s_{t+1}$ ，就可以使用 TD 的方法。

TD基于以下这个式子：

假设我们现在用的是某一个策略 π，在状态 $s_t$ ，它会采取动作 $a_t$ ，给我们奖励 $r_t$ ，接下来进入 $s_{t+1}$ 。状态 $s_{t+1}$ 的值跟状态 $s_t$ 的值，它们的中间差了一项 $r_t$ 。你把 $s_{t+1}$ 得到的值加上得到的奖励 $r_t$ 就会等于 $s_t$ 得到的值。

有了这个式子以后，你在训练的时候，你并不是直接去估测 V，而是希望你得到的结果 V 可以满足这个式子。

也就是说我们会是这样训练的，我们把 $s_t$ 丢到网络里面，因为 $s_t$ 丢到网络里面会得到 $V^{\pi}(s_t)$ ，把 $s_{t+1}$ 丢到你的值网络里面会得到 $V^{\pi}(s_{t+1})$ ，这个式子告诉我们， $V^{\pi}(s_t)$ 减 $V^{\pi}(s_{t+1})$ 的值应该是 $r_t$ 。

然后希望它们两个相减的 loss 跟 $r_t$ 越接近，以这个作为目标函数训练下去，更新 V 的参数，你就可以把 V 函数学习出来。

3 MC和TD的区别

MC 最大的问题就是方差很大。因为我们在玩游戏的时候，它本身是有随机性的。所以你可以把 Ga 看成一个随机变量。因为你每次同样走到sa 的时候，最后你得到的路径episode是不一样的，因而得到的Ga也是不一样的。（每一次得到 Ga 的差别其实会很大）

如果用 TD 的话，你是要去最小化这样的一个式子：

在这中间会有随机性的是 r。因为计算你在 st 采取同一个动作，你得到的奖励也不一定是一样的，所以 r 是一个随机变量。[ $P\left(s_{t+1}=s^{\prime} \mid s_{t}=s, a_{t}=a\right)$ ，同一个状态同一个action，有不同概率进图不同的后续状态]

但这个随机变量的方差会比 Ga 还要小，因为 Ga 是很多 r 合起来，这边只是某一个 r 而已。

但是这边你会遇到的一个问题是你这个 V 不一定估得准。假设你的这个 V 估得是不准的，那你使用这个式子学习出来的结果，其实也会是不准的。

所以 MC 跟 TD 各有优劣。今天 TD 的方法是比较常见的，MC 的方法是比较少用的。

4 举例说明MC和TD的区别

有一个策略π 跟环境互动了8 次，得到了8 次结果。

我们先计算 sb 的值。状态 sb 在 8 场游戏里面都有经历过，其中有 6 场得到奖励 1，有 2 场得到奖励 0。所以如果你是要算期望值的话，就算看到状态sb 以后得到的奖励，一直到游戏结束的时候得到的累积奖励期望值是 3/4，计算过程如下式所示：

那Sa的奖励怎么计算呢？

假如用 MC 的话，你会发现这个sa 就出现一次，看到sa 这个状态，接下来累积奖励就是 0，所以 sa 期望奖励就是 0。

但 TD 在计算的时候，它要更新下面这个式子：

因为我们在状态 a 得到奖励 r=0 以后，跳到状态sb。

所以状态 sa 的奖励会等于状态sb 的奖励加上在状态 sa 跳到状态 sb 的时候可能得到的奖励 r。

而这个得到的奖励 r 的值是 0，sb 期望奖励是 3/4，那 sa 的奖励应该是 3/4。

用 MC 跟 TD 估出来的结果很有可能是不一样的。也就是说，就算观察到一样的训练数据，它最后估出来的结果也不一定是一样的。为什么会这样呢？换句话说，哪一个结果比较对呢？其实就都对。

在第一个轨迹， sa 得到奖励 0 以后，再跳到 sb 也得到奖励 0。这边有两个可能：

一个可能是： sa 是一个标志性的状态，只要看到 sa 以后，sb 就会拿不到奖励，sa 可能影响了sb。如果是用 MC 的算法的话，它会把sa 影响 sb 这件事考虑进去。所以看到sa 以后，接下来 sb 就得不到奖励，所以s_a期望的奖励是 0。
另一个可能是：看到 sa 以后，sb 的奖励是 0 这件事只是一个巧合，并不是 sa 所造成，而是因为说 sb 有时候就是会得到奖励 0，这只是单纯运气的问题。其实平常 sb 会得到奖励期望值是 3/4，跟 sa 是完全没有关系的。所以假设 sa 之后会跳到 s_bsb，那其实得到的奖励按照 TD 来算应该是 3/4。所以s_a期望的奖励是 3/4。

所以不同的方法考虑了不同的假设，运算结果不同。

参考内容：第六章 DQN (基本概念) (datawhalechina.github.io)

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