深度强化学习基础

深度强化学习基础

本文是我自己学习强化学习的一个记录，可能会有一些不全面，建议观看视频学习，up主讲的还是很好的。学习的视频是b站上王老师的视频，深度学习强化基础

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一、概率论相关知识

1.概念

X代表随机变量，x代表观测值。

2.概率密度函数

1）连续性概率密度函数，正态分布的概率密度函数：

纵轴表示概念密度，曲线表示高斯分布曲线。

2）离散型概率密度函数：x取离散的值，每一个值对应一个概率。如X={1，5，7}，概率密度函数p(1)=0.3,p(5)=0.4,p(7)=0.3。
3）性质：
（1）连续：${\int }_x^{}g\left(x\right)dx=1$ ，离散：${\sum }_{x\in X}^{}g\left(x\right)=1$
（2）期望，连续：$E\left[f\left(X\right)\right]={\int }_x^{}f\left(x\right)?g\left(x\right)d\left(x\right)$，离散：$E\left[f\left(X\right)\right]={\sum }_{x\in X}^{}{\int }_x^{}f\left(x\right)?g\left(x\right)d\left(x\right)$

3.随机抽样

如：一个袋子里共10个球，3黑2白5红，随机从袋子里拿一个球，问是红球的概率多大？

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二、强化学习专业术语

1.基本知识

1）state:状态，action:行为，动作，agent:智能体
游戏为例：超级玛丽，不严谨的说法，游戏画面的一帧可以当作一个状态。而玛丽向上向下向左向右，就是一个个动作。动作发出的主体就叫做agent。

2）policy：策略

Π为概率密度函数，意思是在给定状态下，进行动作a的概率大小，agent动作是随机的，根据policy的概率密度决定下一个action。简而言之，玛丽在当前情况下，向左走向右走向上跳的可能性。policy是随机抽样得到的，随机抽样得到的概率密度函数的值。
3）Reward：奖励。超级玛丽的奖励机制：

强化学习的目标是获得的奖励总和尽量要高。
4）state transition：状态转移，agent进行一个动作后，状态就会改变，进入到下一个状态。状态转移函数可以是随机的，由环境决定。环境用状态转移函数计算出下一个状态的p，然后随机抽样，得到下一个状态。超级玛丽中的环境是游戏程序，由游戏程序决定下一个状态是什么。超级玛丽向上跳，攻击者向左的概率是0.8，向右的概率是0.2，但是我们不知道，在当前状态，当前动作下，攻击者会向哪个方向走，下一个状态是未知的。状态转移函数，用户是未知的。

5）学习流程
通过强化学习学习policy函数Π，AI用policy函数控制agent。
当前状态s→通过policy函数计算概念后随机抽样确定action→环境生成下一个状态，并给agent一个奖励r→AI用新的状态作为输入重复操作。

2.reward和return

1）return：回报，累计未来回报，从当前到游戏结束的每一步的回报累加起来。


当前reward与当前状态、动作相关。
当前return与当前及之后的所有状态、动作相关。

3.Action-Value Function 动作价值函数

return是个随机变量，对U求期望，即是动作价值函数，将后续的状态和动作进行积分，剩下当前状态和动作（观测值），Q与积分函数即policy Π相关，所以policy函数不同，Q不同，为去除policy函数的影响，对Q求最大化，Q最大时的policy函数就是最好的。意义：根据Qmax评估每一个动作的好坏，从而选出Q值最高的动作。

4.State-Value Function 状态价值函数

对动作求期望，V与Π和s相关，V显示当前局势。

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三、各种强化学习

1.Value-Based Reinforcement Learning基于价值的强化学习（价值学习）

1）Qmax，基于动作价值函数。
价值函数的目标是用神经网络近似Qmax函数，神经网络为DQN(Deep Q Network)，使用DQN来操纵，确定下一步动作。
Q(s,a,w)，w是神经网络的输入，s是神经网络的输入，每一个动作的打分是神经网络的输出，每一个动作一个分数，n个动作n个分数，输出为n×1的向量。
2）训练DQN，使用TD算法（Temporal Difference）。

不断迭代，更新参数，使训练的越来越好。

2.Policy-Based Reinforcement Learning基于策略的强化学习（策略学习）

基于状态价值函数，Π越好，V越大，胜算越大。用策略神经网络近似策略函数，参数θ，改进参数θ，使V越大。

目标函数J(θ)，只关于θ，是对策略网络的评价，策略函数越好，J(θ)越大。

随机梯度，θ的更新。

策略梯度：

From 1用于离散型，Form 2用于连续型。

算法过程：

对qt的两种解决办法：

3.Actor-Critic Methods（以上两种的结合）

目的：actor的分数越来越高，critic的打分越来越精准。
训练神经网络：更新策略网络参数θ，提高V的值，为了使V函数增加，V是对策略Π和状态s的评价，V越大，策略越好。更新价值网络参数w，更好的估计回报。
算法流程：观察状态st，用策略网络Π来计算概率分布，根据计算出的概念随机抽样得到动作at；agent执行动作，环境提供新的状态s(t+1)和奖励rt；新的状态s(t+1)作为网络输入，使用策略网络计算新的概率，然后随机抽样得到动作a(t+1)，但不执行这个动作；计算两次价值网络的输出，用st和at作为输入，算出裁判打分qt，使用s(t+1)和a(t+1)作为输入，算出裁判打分q(t+1)；计算TD error，即为当前预测与TD target的差值；对价值网络求导，再更新价值网络；对策略网络求导，再更新策略网络。
α:学习率

附：这是视频中的一个代码，但是我没有实现成功

import gym
env=gym.make('CartPole-v0')
state=env.reset() ##初始状态记为state
for t in range(100):
	env.render() ##渲染
	print(state)
	action=env.action_space.sample() ##随机均匀抽样
	state,reward,done,info=env.step(action) ##agent做动作
	if done:##游戏是否结束，1为解释
		print('Finished')
		break
env.close()

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