这里是强化学习入门,的入门 | 绝对新手友好

原作:Thomas Simonini

墙化栗子 编译自 FreeCodeCamp

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

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强化学习是机器学习里面非常重要的一个派别。智能体 (agent) 会不断执行一些操作,通过结果来学习,在不同的环境中分别应该采取怎样的行动。

在一系列教学文章里,我们可以了解不同的架构,来解决强化学习的问题。Q学习,深度Q网络 (DQN) ,策略梯度 (Policy Gradients) ,演员-评论家 (Actor-Critic) ,以及近端策略优化 (PPO) 都是将要涉及的算法。

这是本系列的第一篇文章,你可以抓住的重点有:

· 什么是强化学习,以及为什么奖励最重要

· 强化学习的三种方式

· 深度强化学习的“深度”是什么意思

以上几点,在进入强化学习的复杂世界之前,可能还是有必要了解一下。

这是个友好的引子

强化学习的中心思想,就是让智能体在环境里学习。每个行动会对应各自的奖励,智能体通过分析数据来学习,怎样的情况下应该做怎样的事情。

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其实,这样的学习过程和我们自然的经历非常相似。想象自己是个小孩子,第一次看到了火,然后走到了火边。

你感受到了温暖。火是个好东西 (+1) 。

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然后就试着去摸。卧槽,这么烫 (-1) 。

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结论是,在稍远的地方火是好的,靠得太近就不好。

这就是人类学习的方式,与环境交互。强化学习也是一样的道理,只是主角换成了计算机。

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比如,智能体要学着玩超级马里奥。强化学习过程可以用一个循环 (loop) 来表示:

· 智能体在环境 (超级马里奥) 里获得初始状态S0 (游戏的第一帧) ;

· 在state 0的基础上,agent会做出第一个行动A0 (如向右走) ;

· 环境变化,获得新的状态S1 (A0发生后的某一帧) ;

· 环境给出了第一个奖励R1 (没死:+1) ;

于是,这个loop输出的就是一个由状态、奖励和行动组成的序列

而智能体的目标就是让预期累积奖励最大化

奖励假说为根基

问题来了,目标为什么是预期累积奖励最大化?

因为,强化学习原本就是建立在奖励假说的基础之上。想表现好,就要多拿奖励。

每一个时间步 (time step) 的累积奖励都可以表示为:

或者

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不过,我们没有办法把奖励直接相加。因为游戏里,越接近游戏开始处的奖励,就越容易获得;而随着游戏的进行,后面的奖励就没有那么容易拿到了。

把智能体想成一只小老鼠,对手是只猫。它的目标就是在被猫吃掉之前,吃到最多的奶酪

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就像图中,离老鼠最近的奶酪很容易吃而从猫眼皮底下顺奶酪就难了。离猫越近,就越危险。

结果就是,从猫身旁获取的奖励会打折扣,吃到的可能性小,就算奶酪放得很密集也没用。

那么,这个折扣要怎么算呢?

我们用γ表示折扣率,在0和1之间。

· γ越大,折扣越小。表示智能体越在意长期的奖励 (猫边上的奶酪) 。

· γ越小,折扣越大。表示智能体越在意短期的奖励 (鼠边上的奶酪) 。

这样,累积奖励表示出来就是:

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简单来说,离猫近一步就乘上一个γ,表示奖励越难获得。

片段性任务还是连续性任务

强化学习里的任务分两种。

片段性任务 (Episodic Tasks)

这类任务,有个起点,有个终点。两者之间有一堆状态,一堆行动,一堆奖励,和一堆新的状态,它们共同构成了一“集”。

当一集结束,也就是到达终止状态的时候,智能体会看一下奖励累积了多少,以此评估自己的表现

然后,它就带着之前的经验开始一局新游戏。这一次,智能体做决定的依据会充分一些。

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猫鼠迷宫为例的一集:

· 永远从同一个起点开始

· 如果被猫吃掉或者走了超过20步,则游戏结束

· 结束时,得到一系列状态、行动、奖励和新状态

· 算出奖励的总和 (看看表现如何)

· 更有经验地开始新游戏

集数越多智能体的表现会越好

连续性任务 (Continuing Tasks)

永远不会有游戏结束的时候。智能体要学习如何选择最佳的行动,和环境进行实时交互。就像自动驾驶汽车,并没有过关拔旗子的事。

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这样的任务是通过时间差分学习 (Temporal Difference Learning) 来训练的。每一个时间步,都会有总结学习,等不到一集结束再分析结果。

探索和开发之间的权衡

在讨论强化学习的几种方法之前,必须讲到这件事。

· 探索 (Exploration) 是找到关于环境的更多信息。

· 开发 (Exploitation) 是利用已知信息来得到最多的奖励。

要记住,目标是将预期累积奖励最大化。正因如此,它有时候会陷入一种困境

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小老鼠可以吃到无穷多块分散的奶酪 (每块+1) 。但在迷宫上方,有许多堆在起的奶酪(+1000) ,或者看成巨型奶酪。

如果我们只关心吃了多少,小老鼠就永远不会去找那些大奶酪。它只会在安全的地方一块一块地吃,这样奖励累积比较慢,但它不在乎。

如果它跑去远的地方,也许就会发现大奖的存在,但也有可能发生危险

程序猿需要设定一种规则,让智能体能够把握二者之间的平衡

强化学习的三种方法

前菜吃完了,我们终于要开始讲解决强化学习问题的方法了。三种方法分别是:基于价值(value-based)、基于策略(policy-based)以及基于模型(model-based)的方法。

基于价值 (Value-Based)

这种方法,目标是优化价值函数V(s)

价值函数会告诉我们,智能体在每个状态里得出的未来奖励最大预期 (maximum expected future reward) 。

一个状态下的函数值,是智能体可以预期的未来奖励积累总值,从当前状态开始算。

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智能体要用这个价值函数来决定,每一步要选择哪个行动。它会采取函数值 (就是Q值) 最大的那个行动。

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在迷宫问题中,每一步我们都选取最大函数值:-7,-6,-5,以此类推,达到目标。

基于策略 (Policy-Based)

这种方式,会直接优化策略函数π(s),抛弃价值函数。

策略就是评判智能体在特定时间点的表现。

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把每一个状态和它所对应的最佳行动建立联系。

策略分为两种,

· 确定性策略:某一个特定状态下的策略,永远都会给出同样的行动。

· 随机性策略:策略给出的是多种行动的可能性分布。

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从图中我们可以看到,策略直接指出了每一步的最佳行动。

基于模型 (Model-Based)

这种方法是对环境建模。这表示,我们要创建一个模型,来表示环境的行为。

问题是,每个环境都会需要一个不同的模型 (马里奥每走一步,都会有一个新环境) 。这也是这个方法在强化学习中并不太常用的原因。

深度强化学习

所谓深度强化学习就是在强化学习里加入深度神经网络

如图,拿Q学习和深度Q网络 (DQN) 来举例。

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· Q学习,是利用一个传统算法创建Q-table,来帮助智能体找到下一步要采取的行动。

· DQN,是利用深度神经网络来近似Q值。

恭喜你读到现在。这第一篇文章的信息量还是不小的。

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 根本停不下来

有兴趣的同学,可以坚持服用一疗程。

这里是本系列大纲的传送门:

https://simoninithomas.github.io/Deep_reinforcement_learning_Course/

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