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强化学习 6 ——价值函数逼近

开发技术 开发技术 3周前 (09-06) 18次浏览

上篇文章强化学习——时序差分 (TD) 控制算法 Sarsa 和 Q-Learning我们主要介绍了 Sarsa 和 Q-Learning 两种时序差分控制算法,在这两种算法内部都要维护一张 Q 表格,对于小型的强化学习问题是非常灵活高效的。但是在状态和可选动作非常多的问题中,这张Q表格就变得异常巨大,甚至超出内存,而且查找效率极其低下,从而限制了时序差分的应用场景。近些年来,随着神经网络的兴起,基于深度学习的强化学习称为了主流,也就是深度强化学习(DRL)。

一、函数逼近介绍

我们知道限制 Sarsa 和 Q-Learning 的应用场景原因是需要维护一张巨大的 Q 表格,那么我们能不能用其他的方式来代替 Q表格呢?很自然的,就想到了函数。

[hat{v}(s, w) approx v_pi(s) \
hat{q}(s,a, w) approx q_pi(s, a) \
hat{pi}{a,s,w} approx pi(a|s)
]

也就是说我们可以用一个函数来代替 Q 表格,不断更新 (q(s,a)) 的过程就可以转化为用参数来拟合逼近真实 q 值的过程。这样学习的过程不是更新 Q 表格,而是更新 参数 w 的过程。

强化学习 6 ——价值函数逼近

下面是几种不同的拟合方式:

第一种函数接受当前的 状态 S 作为输入,输出拟合后的价值函数

第二种函数同时接受 状态 S 和 动作 a 作为输入,输出拟合后的动作价值函数

第三种函数接受状态 S,输出每个动作对应的动作价值函数 q

常见逼近函数有线性特征组合方式、神经网络、决策树、最近邻等,在这里我们只讨论可微分的拟合函数:线性特征组合和神经网络两种方式。

1、知道真实 V 的函数逼近

对于给定的一个状态 S 我们假定我们知道真实的 (v_pi(s)) ,然后我们经过拟合得到 (hat{v}(s, w)) ,于是我们就可以使用均方差来计算损失

[J(w) = E_pi[(v_pi(s) – hat{v}(s, w))^2]
]

利用梯度下降去找到局部最小值:

[Delta w = -frac{1}{2}alpha nabla_wJ(w) \
w_{t+1} = w_t + Delta w
]

我们可以提取一些特征向量来表示当前的 状态 S,比如对于 gym 的 CartPole 环境,我们可提取的特征有推车的位置、推车的速度、木杆的角度、木杆的角速度等

强化学习 6 ——价值函数逼近
$$
x(s) = (x_1(s), x_2(s), cdots,x_n(s))^T
$$

此时价值函数 就可以用线性特征组合表示:

[hat{v}(s,w) = x(s)^Tw=sum_{j=1}^nx_j(s)cdot w_j
]

此时的损失函数为:

[J(w) = E_pi[(v_pi(s) – x(s)^T w)^2]
]

因此更新规则为:

[Delta w = alpha(v_pi(s)-hat{v}(s,w))cdot x(s) \
Update = StepSize;*;PredictionError;*;FeatureValue
]

二、预测过程中的价值函数逼近

因为我们函数逼近的就是 真实的状态价值,所以在实际的强化学习问题中是没有 (v_pi(s)) 的,只有奖励。所以在函数逼近过程的监督数据为:

[<S_1, G_1>, <S_2, G_2>, cdots ,<S_t, G_T>
]

所以对于蒙特卡洛我们有:

[Delta w = alpha({color{red}G_t} – hat{v}(s_t, w))nabla_what{v}(s_t, w) \
= alpha({color{red}G_t} – hat{v}(s_t, w)) cdot x(s_t)
]

其中奖励 (G_t) 是无偏(unbiased)的:(E[G_t] = v_pi(s_t)) 。值得一提的是,蒙特卡洛预测过程的函数逼近在线性或者是非线性都能收敛。

对于TD算法,我们使用 (hat{v}(s_t, w)) 来代替 TD Target。所以我们在价值函数逼近(VFA)使用的训练数据如下所示:

[<S_1, R_2+gamma hat{v}(s_2, w)>,<S_2, R_3+gamma hat{v}(s_3, w)>,cdots,<S_{T-1}, R_T>
]

于是对于 TD(0) 在预测过程的函数逼近有:

[Delta w = alpha({color{red}R_{t+1} + gamma hat{v}(s_{t+1}, w)}-hat{v}(s_t, w))nabla_what{v}(s_t, w) \
= alpha({color{red}R_{t+1} + gamma hat{v}(s_{t+1}, w)}-hat{v}(s_t, w))cdot x(s)
]

因为TD中的 Target 中包含了预测的 (hat{v}(s,t)) ,所以它对于真实的 (v_pi(s_t)) 是有偏(biased)的,因为我们的监督数据是我们估计出来的,而不是真实的数据。也就是 (E[R_{t+1} + gamma hat{v}(s_{t+1}, w)] neq v_pi(s_t)) 。我们把这个过程叫做 semi-gradient,不是完全的梯度下降,而是忽略了权重向量 w 对 Target 的影响。

三、控制过程中的价值函数逼近

类比于MC 和 TD 在使用 Q 表格时的更新公式,对于策略控制过程我们可以得到如下公式。和上面预测过程一样,我们没有真实的 (q_pi(s,a)) ,所以我们对其进行了替代:

  • 对于 MC,Target 是 (G_t)

[Delta w = alpha({color{red}G_t} – hat{q}(s_t, a_t, w))nabla_what{v}(s_t, a_t, w)
]

  • 对于 Sarsa,TD Target 是 (R_{t+1} + gamma hat{q}(s_{t+1}, a_{t+1}, w)) :

[Delta w = alpha ({color{red}R_{t+1} + gamma hat{q}(s_{t+1}, a_{t+1}, w)} – hat{q}{(s_t, s_t, w)})cdot nabla_what{q}{(s_t, a_t, w)}
]

  • 对于 Q-Learning,TD Target 是 (R_{t+1} + gamma;max_a; hat{q}(s_{t+1}, a_t, w)) :

[Delta w = alpha ({color{red}R_{t+1} + gamma;max_a; hat{q}(s_{t+1}, a_t, w)} – hat{q}{(s_t, s_t, w)})cdot nabla_what{q}{(s_t, a_t, w)}
]

四、关于收敛的问题

强化学习 6 ——价值函数逼近

在上图中,对于使用 Q 表格的问题,不管是MC还是 Sarsa 和 Q-Learning 都能找到最优状态价值。如果是一个大规模的环境,我们采用线性特征拟合,其中MC 和 Sarsa 是可以找到一个近似最优解的。当使用非线性拟合(如神经网络),这三种算法都很难保证能找到一个最优解。

其实对于off-policy 的TD Learning强化学习过程收敛是很困难的,主要有以下原因:

  • 使用函数估计:对于 Sarsa 和 Q-Learning 中价值函数的的近似,其监督数据 Target 是不等于真实值的,因为TD Target 中包含了需要优化参数 w,也叫作 半梯度TD,其中会存在误差。
  • Bootstrapping:在更新式子中,上面红色字体过程中有 贝尔曼近似过程,也就是使用之前的估计来估计当前的函数,这个过程中也引入了不确定因素。(在这个过程中MC回比TD好一点,因为MC中代替 Target 的 (G_t) 是无偏的)。
  • Off-policy 训练:对于 off-policy 策略控制过程中,我们使用 behavior policy 来采集数据,在优化的时候使用另外的 target policy 策略来优化,两种不同的策略会导致价值函数的估计变的很不准确。

上面三个因素就导致了强化学习训练的死亡三角,也是强化学习相对于监督学习训练更加困难的原因。

下一篇就来介绍本系列的第一个深度强化学习算法 Deep Q-Learning(DQN)

参考资料:

  • B站周老师的 强化学习纲要第四节上

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