• 深度强化学习（DRL）

    深度强化学习（DRL）

    强化学习 （Reinforcement learning，RL）强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。结合了深度学习技术后的强化学习更是如虎添翼。这两年广为人知的 AlphaGo 即是深度强化学习的典型应用。

    基础知识和原理

    • Demystifying Deep Reinforcement Learning （中文编译）

    • [Mnih2013]

    这里，我们使用深度强化学习玩 CartPole（平衡杆）游戏。简单说，我们需要让模型控制杆的左右运动，以让其一直保持竖直平衡状态。

    ../../_images/cartpole.gifCartPole 游戏

    我们使用 OpenAI 推出的 Gym 环境库 中的 CartPole 游戏环境，具体安装步骤和教程可参考 官方文档 和 这里 。Gym 的基本调用方法如下：

    1. import gym
    2.  
    3. env = gym.make('CartPole-v1')       # 实例化一个游戏环境，参数为游戏名称
    4. state = env.reset()                 # 初始化环境，获得初始状态
    5. while True:
    6.     env.render()                    # 对当前帧进行渲染，绘图到屏幕
    7.     action = model.predict(state)   # 假设我们有一个训练好的模型，能够通过当前状态预测出这时应该进行的动作
    8.     next_state, reward, done, info = env.step(action)   # 让环境执行动作，获得执行完动作的下一个状态，动作的奖励，游戏是否已结束以及额外信息
    9.     if done:                        # 如果游戏结束则退出循环
    10.         break

    那么，我们的任务就是训练出一个模型，能够根据当前的状态预测出应该进行的一个好的动作。粗略地说，一个好的动作应当能够最大化整个游戏过程中获得的奖励之和，这也是强化学习的目标。

    以下代码展示了如何使用深度强化学习中的 Deep Q-Learning 方法来训练模型。

    1. import tensorflow as tf
    2. import numpy as np
    3. import gym
    4. import random
    5. from collections import deque
    6.  
    7. num_episodes = 500
    8. num_exploration_episodes = 100
    9. max_len_episode = 1000
    10. batch_size = 32
    11. learning_rate = 1e-3
    12. gamma = 1.
    13. initial_epsilon = 1.
    14. final_epsilon = 0.01
    15.  
    16.  
    17. # Q-network用于拟合Q函数，和前节的多层感知机类似。输入state，输出各个action下的Q-value（CartPole下为2维）。
    18. class QNetwork(tf.keras.Model):
    19.     def __init__(self):
    20.         super().__init__()
    21.         self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=24, activation=tf.nn.relu)
    22.         self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=24, activation=tf.nn.relu)
    23.         self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(units=2)
    24.  
    25.     def call(self, inputs):
    26.         x = self.dense1(inputs)
    27.         x = self.dense2(x)
    28.         x = self.dense3(x)
    29.         return x
    30.  
    31.     def predict(self, inputs):
    32.         q_values = self(inputs)
    33.         return tf.argmax(q_values, axis=-1)
    34.  
    35.  
    36. if __name__ == '__main__':
    37.     env = gym.make('CartPole-v1')       # 实例化一个游戏环境，参数为游戏名称
    38.     model = QNetwork()
    39.     optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)
    40.     replay_buffer = deque(maxlen=10000)
    41.     epsilon = initial_epsilon
    42.     for episode_id in range(num_episodes):
    43.         state = env.reset()             # 初始化环境，获得初始状态
    44.         epsilon = max(
    45.             initial_epsilon * (num_exploration_episodes - episode_id) / num_exploration_episodes,
    46.             final_epsilon)
    47.         for t in range(max_len_episode):
    48.             env.render()                                # 对当前帧进行渲染，绘图到屏幕
    49.             if random.random() < epsilon:               # epsilon-greedy探索策略
    50.                 action = env.action_space.sample()      # 以epsilon的概率选择随机动作
    51.             else:
    52.                 action = model.predict(
    53.                     tf.constant(np.expand_dims(state, axis=0), dtype=tf.float32)).numpy()
    54.                 action = action[0]
    55.  
    56.             # 让环境执行动作，获得执行完动作的下一个状态，动作的奖励，游戏是否已结束以及额外信息
    57.             next_state, reward, done, info = env.step(action)
    58.             # 如果游戏Game Over，给予大的负奖励
    59.             reward = -10. if done else reward
    60.             # 将(state, action, reward, next_state)的四元组（外加done标签表示是否结束）放入经验重放池
    61.             replay_buffer.append((state, action, reward, next_state, 1 if done else 0))
    62.             # 更新当前state
    63.             state = next_state
    64.  
    65.             if done:                                    # 游戏结束则退出本轮循环，进行下一个episode
    66.                 print("episode %d, epsilon %f, score %d" % (episode_id, epsilon, t))
    67.                 break
    68.  
    69.             if len(replay_buffer) >= batch_size:
    70.                 # 从经验回放池中随机取一个批次的四元组，并分别转换为NumPy数组
    71.                 batch_state, batch_action, batch_reward, batch_next_state, batch_done = zip(
    72.                     *random.sample(replay_buffer, batch_size))
    73.                 batch_state, batch_reward, batch_next_state, batch_done = \
    74.                     [np.array(a, dtype=np.float32) for a in [batch_state, batch_reward, batch_next_state, batch_done]]
    75.                 batch_action = np.array(batch_action, dtype=np.int32)
    76.  
    77.                 q_value = model(tf.constant(batch_next_state, dtype=tf.float32))
    78.                 y = batch_reward + (gamma * tf.reduce_max(q_value, axis=1)) * (1 - batch_done)  # 按照论文计算y值
    79.                 with tf.GradientTape() as tape:
    80.                     loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(  # 最小化y和Q-value的距离
    81.                         y_true=y,
    82.                         y_pred=tf.reduce_sum(model(tf.constant(batch_state)) * tf.one_hot(batch_action, depth=2), axis=1)
    83.                     )
    84.                 grads = tape.gradient(loss, model.variables)
    85.                 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.variables))       # 计算梯度并更新参数

    对于不同的任务（或者说环境），我们需要根据任务的特点，设计不同的状态以及采取合适的网络来拟合 Q 函数。例如，如果我们考虑经典的打砖块游戏（Gym 环境库中的 Breakout-v0 ），每一次执行动作（挡板向左、向右或不动），都会返回一个 210 160 3 的 RGB 图片，表示当前屏幕画面。为了给打砖块游戏这个任务设计合适的状态表示，我们有以下分析：

    • 砖块的颜色信息并不是很重要，画面转换成灰度也不影响操作，因此可以去除状态中的颜色信息（即将图片转为灰度表示）；

    • 小球移动的信息很重要，如果只知道单帧画面而不知道小球往哪边运动，即使是人也很难判断挡板应当移动的方向。因此，必须在状态中加入表征小球运动方向的信息。一个简单的方式是将当前帧与前面几帧的画面进行叠加，得到一个 210 160 X （X 为叠加帧数）的状态表示；

    • 每帧的分辨率不需要特别高，只要能大致表征方块、小球和挡板的位置以做出决策即可，因此对于每帧的长宽可做适当压缩。

    而考虑到我们需要从图像信息中提取特征，使用 CNN 作为拟合 Q 函数的网络将更为适合。由此，将上面的 QNetwork 更换为 CNN 网络，并对状态做一些修改，即可用于玩一些简单的视频游戏。

    强化学习原理初探

    强化学习