【强化学习纲要】4 价值函数近似

周博磊《强化学习纲要》
学习笔记
课程资料参见：https://github.com/zhoubolei/introRL.
教材：Sutton and Barton
《Reinforcement Learning: An Introduction》

4.1 价值函数近似基本原理

4.1.1 Introduction: Scaling up RL

之前我们遇到的都是状态很少的小规模问题，然后实际生活中很多问题都是大规模问题，如象棋($10^{47}$states），围棋($10^{170}$states)，那么怎么用model-free的方法去估计和控制这些大规模问题的价值函数呢？

• 用查表的方式展现
  • Q table，横轴是所有状态，纵轴是所有的action，通过查表，我们找到某列最大值的action是需要采取的action。但是如果状态非常多，table会非常大。
  • 挑战：状态或者action太多；很难单独学习每个状态
• 怎样避免用一个table表征每个状态的模式？
  • reward function or dynamics function
  • value function, state-action function
  • policy function
    都是需要表示每一个状态的。
• 解决方案：用函数近似的方法估计
  
  给定一个价值函数，我们可以用带参数的近似函数去近似它，如式子中用$w$来拟合真实的价值函数。
• 好处：可以把见到的状态泛化到没有见到的状态，如果状态非常多，我们采样的状态是非常有限的。因此我们引入一个近似函数，通过插值的方法，把中间没有见到的函数估计出来。
• 用MC或TD learning的方法近似估计参数$w$

价值函数的类别

类别1：输入是一种状态，输出是价值函数的值
类别2：对于q函数，将state和action作为输入，然后输出是给定状态和action的价值是多少
类别3：对于q函数，输入是状态，输出是对于所有哦action可能的q值，然后再输出后取argmax，就可以把最可能的action选出来

函数估计

多种表示形式：

1. Linear combinations of features。把特征用线性的形式叠加出来。
2. 神经网络。
3. 决策树
4. Nearest neighbors
   主要使用前两类，因为是可微分的，我们可以很方便的优化近似函数里面的参数。

4.1.2 梯度下降法

• 有一个objective function $J(w)$，怎样优化参数$w$能够极小化$J(w)$
• 定义 $J(w)$关于参数$w$的梯度：
  
• Adjust $w$ in the direction of the negative gradient, $\alpha$是step-size（步长），得到极小值
  

Value Function Approximation with an Oracle

价值函数估计的时候也是用的梯度下降法。如果已知每个状态，应该如何优化价值函数？

• Oracle真值函数，假设我们知道真实的价值函数$v^{\pi }(s)$是多少，就可以去拟合逼近它。
• 因此可以把$J(w)$写成通过优化$w$可以使得mean squared error极小化。
  
• 直接计算gradient，通过gradient descend可以迅速迭代然后找到可以极小化对应客观函数的$w$
  

用特征向量描述状态

比如：

• Mountain Car
  特征：车的位置，和速度
• Cart Pole
  特征：位置，速度，木杆的角度，旋转的角度
• AlphaGo
  特征：棋子位置，…每一个特征都是19*19的feature map，48个feature map叠加起来作为alphago的输入特征，传给价值函数
  

4.1.3 线性价值函数近似

• 用特征的线性叠加表示价值函数
  
  状态转化成特征向量$x(s)$，参数为$w$
• 优化objective function，使得线性加和的函数和真实的函数尽量的接近，mean square loss尽量的小
  
• 取一个gradient
  
  Update = StepSize × PredictionError × FeatureValue
  这个形式只有线性模型近似价值函数的时候才有
• Stochastic gradient descent（随机梯度下降SGD)可以达到一个global optimum（全局优化）的值，因为是线性的，得到的local optimum（局部优化）接近global optimum（全局优化）。因此可以找到一个最佳的拟合价值函数$v^{\pi }(s)$的模型。

Linear Value Function Approximation with Table Lookup Feature

• Table lookup feature是one-hot vector。
  
  向量基本上都是0，只有一个元素是1，当前状态等于某一个状态，对应的那个元素会变成1，除了那个状态其他都是0.

• one-hot vector用线性模型来表示
  
  参数向量$w_1$…$w_n$乘以状态state的feature

• 由于是one-hot vector，可以得到拟合价值函数就等于当前对应于某个位置的$w_k$；因此现在优化的就是去估计$w_k$
  

4.2 价值函数近似for prediction

• 实际上，如果没有oracle(真值函数）如何去拟合价值函数呢？
• 回顾model-free prediction
  • 给定一个policy，估计每个状态它的价值是多少。
  • 使用MC或TD的方法来优化价值函数
• 可以再model-free的过程中，把函数近似放到loop里面去，同时进行优化：一边优化价值函数，一边利用优化好的价值函数优化价值函数的近似。

4.2.1 Incremental VFA(价值函数近似) Prediction Algorithms

• 假设我们有真值$v^{\pi }(s)$的话，可以计算gradient：
  
• 但是实际情况是并没有真值，并没有oracle，只有reward
• 因此我们直接用target来替代真值
  • 对于MC，用$G_t$去替代
    
  • 对于TD(0)，用TD target来替代，由两部分组成：实际走完这一步的reward；bootstrapping估计得到下一个状态的近似价值函数
    

4.2.2 Monte-Carlo Prediction with VFA

• 因为MC是采样得到的，因此$G_t$是unbiased无偏值的，但是对于真值是noisy sample
• unbiased的意思是：取$G_t$的期望是可以直接等于真值的，是noisy的，要采样很多次。
  
• 因此可以通过MC的方法得到很多状态，每一个状态得到对应的return，这样就得到很多的training pair
  
• 得到training pair后，使用类似于监督的方法产生gradient；如果是线性的话，可以提出特征$x(s_t)$
  
• 利用MC产生的gradient可以对价值函数估计参数进行优化，这样就可以得到一个近似的价值函数。

4.2.3 TD Prediction with VFA

• TD target是biased偏置的
  
• 因为如果取target的期望的话是不等于$v^{\pi }(s_t)$的，因为TD target是包含了正在优化的参数$w$的
  
• 也可以产生一些training pair
  
• 同样放入gradient里面
  
  也叫做semi-gradient，不是真实的gradient，因为它包含优化的参数$w$，不同的时刻$w$不同所以gradient不一定很准。
• TD(0)如果采取的是线性特征$x(s)$，得到的是全局最优解。

4.3 价值函数近似for control

通过Generalized policy iteration达到

• Policy evaluation：approximate近似 policy evaluation，将q table用一个带参数$w$的函数来近似
  
• Policy improvement：采用$ϵ$-greedy 改进算法

4.3.1 Action-Value Function Approximation

• 用一个函数去拟合价值函数
  
• 假设是知道ture action-value(oracle) $q^{\pi }(s,a)$的，因此可以比较容易的写出objective function
  
• 写出gradient，可以优化找到local minimum
  

Linear Action-Value Function Approximation

• 定义特征，给定状态和行为，定义一些对应的特征向量，来刻画状态是怎么被描述的
  
• 用线性拟合，定义好特征以后直接可以加和，元素的强度$w_j$是我们需要学习的参数
  
• 这样我们就可以用gradient descent写出来
  
  gradient等于step-size乘以估计的差异乘以特征向量

4.3.2 Incremental Control Algorithm

实际上，这里没有oracle，因此

• 用MC的return $G_t$去替代oracle
  
• 对于Sarsa，可以用Sarsa TD target去替代oracle
  
• 对于Q-learning，用Q-learning TD target去替代oracle，与Sarsa不同的是TD target是取一个max，估计q函数的近似并对应下一步的状态$s_{t+1}$并取对应得a(action这个值）最大得值作为target一部分
  

这样就可以得到gradient，然后用这个gradient去更新q函数近似函数的参数。

Semi-gradient Sarsa for VFA Control

开始的时候初始化需要优化的$w$；如果是结束状态的话就用return；如果不是结束状态的话就往前走一步，采样出A’，构造出它的TD target作为oracle，然后算出它的gradient；每往前走一步更新一次$w$；S和A都更新。

4.3.3 Mountain Car Example

• 目标：控制车能够到达????的位置
  • 可以控制的：油门，油门的前后，以及不踩油门
• 定义状态，state feature actor描述状态特征
  • 把2D平面画格子，看当前位置，落在哪个格子就用哪个格子的index来作为它的特征来描述它
    
• 构造出特征后，q函数的近似：
  
  用线性函数近似它，把构造的特征$weigh{t}^T$ 求和。
• 可视化q函数的变化
  拟合形式：cost-to-go function
  
  得到拟合的q函数后，在每一个action取最大值表示出来。
  随着training的过程，episode越来越多，会得到一个螺旋上升的形状。表示在某一个位置(position)以及velocity，action最大的值是多少。
  
  学到q函数后，可以进行插值把形状表示出来。
• 代码：（如何构造特征函数，以及怎么把特征函数放到q-learning里面的）
  https://github.com/cuhkrlcourse/RLexample/blob/master/modelfree/q_learning_mountaincar.py

Convergence收敛的问题

• 对于Sarsa和Q-learning这两种gradient：
  • Sarsa:
    
  • Q-learning:
    
• TD这个方法如果是有VFA（价值函数估计）的话，它的gradient是不正确的，因为它的gradient本身包含了$w$。
• 并且update包含了两个近似过程：Bellman backup和underlying value function。两个近似都会引入很多的噪声。
• 因此TD方法用off-policy或者用non-linear function approximation拟合的时候，优化过程不是很稳定，这也是强化学习为什么不稳定容易crash，相对于监督学习非常不稳地，因为它并没有一个值可以收敛。
• Off-policy control的挑战：behavior policy（采集数据的策略）和target policy（实际优化的策略）并不相同，导致价值函数估计也非常不准确。

The Deadly Triad(死亡三角) for the Danger of Instability and Divergence

潜在不确定因素：

1. Function approximation：当利用一个函数来近似价值函数或者q函数时，因为用了近似，就会引入误差，这样就会导致很多问题。
2. Bootstrapping：TD方法采取bootstrapping，基于之前的估计来估计当前的函数，这样也是引入了噪声，有时会使网络over confident；MC方法相对于TD方法好一些，因为MC使用的实际的return，且是unbiased，期望总是等于真值。
3. Off-policy training：采集的data是用behavior policy采集的，但是优化的函数又是用的另一个函数，引入了不确定因素。
   这也是前言研究想要克服的问题。

控制算法的收敛性问题

• MDP是小规模的，状态有限的时候，用Lookup table来表示它，对于MC,Sarsa,Q-learning都是可以找到一个最优解的；
• 如果MDP是比较大规模的，采取的方法是线性特征拟合的话，MC和Sarsa是可以找到一个近似最优解的价值函数，Q-learning不行；
• 如果选取的是非线性函数近似，比如神经网络，这三种算法都很难保证最后得到的解是最优解。

4.3.4 Batch Reinforcement Learning

• 前面的算法都是单步的强化学习算法，但实际的优化过程中，单步的incremental gradient descent是效率很低的。
• 因此有了Batch的方法，有了training batch，直接优化整个batch里面所有样本，使得函数可以拟合。

Least Square Prediction

• 假设有一个数据库(experience $D$)里面包含了采集到的pair $<s_1,{v_1}^{\pi }>$ ,value可以用return或者TD target来替换
  
• 目标：优化$w$来拟合整个采集到的数据$D$，使得在这个数据库里面每个pair都极小化。
• 实际是想得到$w^{\ast }$这样极小化的值
  
  得到一个$w^{\ast }$使得可以在数据集$D$上面mean square loss极小化

Stochastic Gradient Descent（采样） with Experience Replay

• 如果$D$集合非常大的话，数据没法全部放进来，因此可以采用采样的办法。
  
• 一个Batch包含10个或者20个样本，这些样本是从pair中随机采样如20个样本
  
• 可以把这20个样本的gradient算出来，用gradient优化函数
  
  然后重复，随机采样，优化…
• 通过这个迭代的办法，最后可以收敛到mean square solution
  
  通过迭代的方法得到的$w$和直接一步优化得到的$w$是一样的。

4.4 Deep Q networks

如何用非线性函数来拟合价值函数?

线性价值函数拟合

• 先定义好特征函数，当给定状态的时候用$x(s)$这个函数可以提取出对应的特征，然后把线性价值叠加来估计$v$值。
  
• Objection function
  
• 梯度
  
• 不同的MC或TD方法可以把真值$v^{\pi }(s)$替换
  • MC，用sample return作为target
    
  • TD，用one- step的奖励和bootstrap的$v$值作为target算它的梯度进行优化
    

线性vs非线性价值函数拟合

• 线性价值函数拟合需要人为设计好的特征，但是这是非常困难的一件事情。
• 用非线性价值函数拟合，可以把特征提取和价值函数学习结合起来。
• 神经网络是非常常用的方法。

4.4.1 Deep Neural Networks

• Multiple layers of linear functions, with non-linear operators between layers
  
• 优化神经网络参数的时候，用的chain rule（链式法则）的方法backpropagate（反向传播）将梯度传回，将每一个参数都进行优化。
  

卷积神经网络

• Convolution encodes the local information in 2D feature map
• 卷积核，reLU非线性函数，batch normalization, etc
• 常用于计算机视觉领域
• 推荐CNN课程：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

4.4.2 Deep Reinforcement Learning

深度学习和强化学习的结合。

• 用神经网络来拟合强化学习的各个参数，如：
  • 价值函数(value function)
  • 策略函数(policy function)
  • 环境模型(world model)
• 损失函数常用stochastic gradient descent(sGD随机梯度下降)来进行优化
• 挑战：
  • 有很多模型参数要优化
  • “死亡三角”
    • 非线性拟合
    • Bootstrapping
    • Off-policy training

4.4.3 Deep Q-Networks(DQN)

• 2015年DeepMind提出的网络结构，发表到Nature的论文：Human-level control through deep reinforcement learning
• 用神经网络来拟合Q 函数
• 在Atari游戏有很好的效果
  
  4 Atari Games: Breakout, Pong, Montezuma’s Revenge, Private Eye

回顾：Action-Value Function Approximation

• 参数$w$，拟合q函数
  
• 构造出MSE(mean-square error)去优化，使得函数可以近似q函数
  
• 用sGD（随机梯度下降法）优化找到局部最优值
  

回顾：Incremental Control Algorithm

DQN for Playing Atari Games

• 用神经网络来拟合q函数；
• 游戏页面连续的4帧的pixel作为输入；
• 输出是18个操作
• 奖励是游戏的增减分数
  

Q-learning with Value Function Approximation

• 两个要克服的问题
  • 样本之间的相关性(correlation)。在强化学习里面收集的数据是一个时序的玩游戏的序列，如果是在像素级别，关联性是很高的，因为很可能只有很小的一部分有变化，其他都很类似。所以不同时序之间的correlation是非常高的，这样就使得学习非常困难。
  • Non-stationary targets。因为target里面已经自带了模型的参数，使得训练变得困难。
• Deep Q-learning用了两种方法克服：
  • 针对第一个问题，采用Experience replay的方法。
  • 针对第二个问题，采用Fixed Q targets的方法。使得TD target在构建的时候，用第二个网络来构建，另外还有一个学习的网络，这样就有两个网络，就会有一些时间差。

4.4.4 DQNs: Experience Replay（经验回放）

• 采用一个容器(container)作为一个replay memory $D$，在replay memory里面存了很多不同环节得到的sample。
  
  每一个格子存的sample叫做transition tuple，包含四个变量$(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})$，分别是当前的位置（状态）、采取的某个行为、得到的奖励、下一个状态。把每一个tuple打散存在replay memory里面。
• 在做experience replay（经验回放），在训练的过程中：
  • 有一个网络一直在玩游戏，采集新的tuple，然后把tuple放到容器里面；另一方面，为了训练这个网络，有一个采样的过程，如在replay buffer里面进行随机的采样，因此每次采集到的sample都有可能是在不同的episode里面出现的。
    
  • 这样就得到了相关度比较低的tuple后，构建q-learning的target
    
  • 有了TD target以后，就可以构造出q函数拟合函数的Δw
    

4.4.5 DQNs: Fixed Targets

• 为了提高稳定性，target网络有确定的weights，或者target network和实际优化的网络之间存在一定时间差。
• target里面的权重用$w^{-}$来表征，$w$则用来更新。
• 产生target的过程
  • 先从replay buffer里面采集一些transition tuple，相关度较低
    
  • 然后target network用$w^{-}$来产生
    
  • 然后进行优化，得到Δw
    
    $w^{-}$和$w$有一定的时间差，在很多时候都是不同的，$w^{-}$更新的要慢一些，这就使得TD target和实际的不同。

Why fixed target

• 例子：想要优化一个网络使得它能够更好的估计出它的q target。猫是q优化的过程，猫要能够追上（预测）到q target(老鼠）
• 开始的时候猫可能离老鼠很远，但是猫追老鼠的同时老鼠也在动，因为q target与模型是相关的，在每次优化后，随着网络的更新，q target也会改变。
  
• 导致猫和老鼠都在动，在优化空间里面乱动
  
• 这样就会产生非常奇怪的优化轨迹，相当于使得整个训练过程非常不稳定
  
• 因此修复这个问题的方法是可以固定target，让老鼠动的不是那么频繁，如让它每5步动一次，这样猫就有足够的时间去接近target，逐渐距离会越来越小，这样就可以最终拟合得到最好的q network。这就是为什么需要fixed target。

DQNs在Atari上的结果

Abalation Study on DQNs

4.4.6 Demo of DQNs

• Demo of Breakout by DQN:
  https://www.youtube.com/watch?v=V1eYniJ0Rnk

• Demo of Flappy Bird by DQN:
  https://www.youtube.com/watch?v=xM62SpKAZHU

• Code of DQN in PyTorch:
  https://github.com/cuhkrlcourse/DeepRL-Tutorials/blob/master/01.DQN.ipynb

• Code of Flappy Bird:
  https://github.com/xmfbit/DQN-FlappyBird

Code of DQN in PyTorch:

Imports

import gym
from gym import wrappers

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

import numpy as np

from IPython.display import clear_output
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

import random
from timeit import default_timer as timer
from datetime import timedelta
import math
from utils.wrappers import make_atari, wrap_deepmind, wrap_pytorch

from utils.hyperparameters import Config
from agents.BaseAgent import BaseAgent

Hyperparameters

config = Config()

config.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

#epsilon variables
config.epsilon_start = 1.0
config.epsilon_final = 0.01
config.epsilon_decay = 30000
config.epsilon_by_frame = lambda frame_idx: config.epsilon_final + (config.epsilon_start - config.epsilon_final) * math.exp(-1. * frame_idx / config.epsilon_decay)

#misc agent variables
config.GAMMA=0.99
config.LR=1e-4

#memory
config.TARGET_NET_UPDATE_FREQ = 1000
config.EXP_REPLAY_SIZE = 100000
config.BATCH_SIZE = 32

#Learning control variables
config.LEARN_START = 10000
config.MAX_FRAMES=1000000

Replay Memory

class ExperienceReplayMemory:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.memory = []

    def push(self, transition):
        self.memory.append(transition)
        if len(self.memory) > self.capacity:
            del self.memory[0]

    def sample(self, batch_size):
        return random.sample(self.memory, batch_size)

    def __len__(self):
        return len(self.memory)

Network Declaration

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_shape, num_actions):
        super(DQN, self).__init__()
        
        self.input_shape = input_shape
        self.num_actions = num_actions

        self.conv1 = nn.Conv2d(self.input_shape[0], 32, kernel_size=8, stride=4)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=4, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1)

        self.fc1 = nn.Linear(self.feature_size(), 512)
        #输出action
        self.fc2 = nn.Linear(512, self.num_actions)
        
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)

        return x
    
    def feature_size(self):
        return self.conv3(self.conv2(self.conv1(torch.zeros(1, *self.input_shape)))).view(1, -1).size(1)

Agent

class Model(BaseAgent):
    def __init__(self, static_policy=False, env=None, config=None):
        super(Model, self).__init__()
        self.device = config.device

        self.gamma = config.GAMMA
        self.lr = config.LR
        self.target_net_update_freq = config.TARGET_NET_UPDATE_FREQ
        self.experience_replay_size = config.EXP_REPLAY_SIZE
        self.batch_size = config.BATCH_SIZE
        self.learn_start = config.LEARN_START

        self.static_policy = static_policy
        self.num_feats = env.observation_space.shape
        self.num_actions = env.action_space.n
        self.env = env

        self.declare_networks()
        #构造target model  
        self.target_model.load_state_dict(self.model.state_dict())
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr)
        
        #move to correct device
        #原来的model
        self.model = self.model.to(self.device)
        #target model
        self.target_model.to(self.device)

        if self.static_policy:
            self.model.eval()
            self.target_model.eval()
        else:
            self.model.train()
            self.target_model.train()

        self.update_count = 0

        self.declare_memory()
        

    def declare_networks(self):
        self.model = DQN(self.num_feats, self.num_actions)
        self.target_model = DQN(self.num_feats, self.num_actions)

    def declare_memory(self):
        self.memory = ExperienceReplayMemory(self.experience_replay_size)

    def append_to_replay(self, s, a, r, s_):
        self.memory.push((s, a, r, s_))


    def prep_minibatch(self):
        # random transition batch is taken from experience replay memory
        transitions = self.memory.sample(self.batch_size)
        
        batch_state, batch_action, batch_reward, batch_next_state = zip(*transitions)

        shape = (-1,)+self.num_feats

        batch_state = torch.tensor(batch_state, device=self.device, dtype=torch.float).view(shape)
        batch_action = torch.tensor(batch_action, device=self.device, dtype=torch.long).squeeze().view(-1, 1)
        batch_reward = torch.tensor(batch_reward, device=self.device, dtype=torch.float).squeeze().view(-1, 1)
        
        non_final_mask = torch.tensor(tuple(map(lambda s: s is not None, batch_next_state)), device=self.device, dtype=torch.uint8)
        try: #sometimes all next states are false
            non_final_next_states = torch.tensor([s for s in batch_next_state if s is not None], device=self.sdevice, dtype=torch.float).view(shape)
            empty_next_state_values = False
        except:
            non_final_next_states = None
            empty_next_state_values = True

        return batch_state, batch_action, batch_reward, non_final_next_states, non_final_mask, empty_next_state_values

    def compute_loss(self, batch_vars):
        batch_state, batch_action, batch_reward, non_final_next_states, non_final_mask, empty_next_state_values = batch_vars

        #estimate
        current_q_values = self.model(batch_state).gather(1, batch_action)
        
        #产生target的过程
        with torch.no_grad():
        #构造 max_next_q_values
            max_next_q_values = torch.zeros(self.batch_size, device=self.device, dtype=torch.float).unsqueeze(dim=1)
            if not empty_next_state_values:
                max_next_action = self.get_max_next_state_action(non_final_next_states)
                #构造max_next_q_values的时候是使用target network，
                #把上一帧的状态放到target network里面，然后取max action
                max_next_q_values[non_final_mask] = self.target_model(non_final_next_states).gather(1, max_next_action)
                
            expected_q_values = batch_reward + (self.gamma*max_next_q_values)

		#loss
        diff = (expected_q_values - current_q_values)
        loss = self.huber(diff)
        loss = loss.mean()

        return loss

    def update(self, s, a, r, s_, frame=0):
        if self.static_policy:
            return None

        self.append_to_replay(s, a, r, s_)

        if frame < self.learn_start:
            return None

        batch_vars = self.prep_minibatch()

        loss = self.compute_loss(batch_vars)

        # Optimize the model
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        for param in self.model.parameters():
            param.grad.data.clamp_(-1, 1)
        self.optimizer.step()

		#每个一段时间更新一次target model，把优化的model copy到target里面来，
		#这样开始两个network就一致，然后又让target network慢一些再更新一下
        self.update_target_model()
        self.save_loss(loss.item())
        self.save_sigma_param_magnitudes()


    def get_action(self, s, eps=0.1):
        with torch.no_grad():
            if np.random.random() >= eps or self.static_policy:
                X = torch.tensor([s], device=self.device, dtype=torch.float)
                a = self.model(X).max(1)[1].view(1, 1)
                return a.item()
            else:
                return np.random.randint(0, self.num_actions)

    def update_target_model(self):
        self.update_count+=1
        self.update_count = self.update_count % self.target_net_update_freq
        if self.update_count == 0:
            self.target_model.load_state_dict(self.model.state_dict())

    def get_max_next_state_action(self, next_states):
        return self.target_model(next_states).max(dim=1)[1].view(-1, 1)

    def huber(self, x):
        cond = (x.abs() < 1.0).to(torch.float)
        return 0.5 * x.pow(2) * cond + (x.abs() - 0.5) * (1 - cond)

Plot Results

def plot(frame_idx, rewards, losses, sigma, elapsed_time):
    clear_output(True)
    plt.figure(figsize=(20,5))
    plt.subplot(131)
    plt.title('frame %s. reward: %s. time: %s' % (frame_idx, np.mean(rewards[-10:]), elapsed_time))
    plt.plot(rewards)
    if losses:
        plt.subplot(132)
        plt.title('loss')
        plt.plot(losses)
    if sigma:
        plt.subplot(133)
        plt.title('noisy param magnitude')
        plt.plot(sigma)
    plt.show()

Training Loop

start=timer()

env_id = "PongNoFrameskip-v4"
env    = make_atari(env_id)
env    = wrap_deepmind(env, frame_stack=False)
env    = wrap_pytorch(env)
model = Model(env=env, config=config)

episode_reward = 0

observation = env.reset()
for frame_idx in range(1, config.MAX_FRAMES + 1):
    epsilon = config.epsilon_by_frame(frame_idx)

    action = model.get_action(observation, epsilon)
    prev_observation=observation
    observation, reward, done, _ = env.step(action)
    observation = None if done else observation

    model.update(prev_observation, action, reward, observation, frame_idx)
    episode_reward += reward

    if done:
        observation = env.reset()
        model.save_reward(episode_reward)
        episode_reward = 0
        
        if np.mean(model.rewards[-10:]) > 19:
            plot(frame_idx, model.rewards, model.losses, model.sigma_parameter_mag, timedelta(seconds=int(timer()-start)))
            break

    if frame_idx % 10000 == 0:
        plot(frame_idx, model.rewards, model.losses, model.sigma_parameter_mag, timedelta(seconds=int(timer()-start)))

model.save_w()
env.close()

DQNs总结

• DQN uses experience replay and fixed Q-targets
• Store transition $(s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1})$ in replay memory D
• Sample random mini-batch of transitions $(s,a,r,s^{\prime })$ from D
• Compute Q-learning targets w.r.t. old, fixed parameters $w^{-}$
• Optimizes MSE between Q-network and Q-learning targets using stochastic gradient descent

改进DQN

• Double DQN： Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning.Van Hasselt et al, AAAI 2016
• Dueling DQN： Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning. Wang et al, best paper ICML 2016
• Prioritized Replay： Prioritized Experience Replay. Schaul et al, ICLR 2016
• 技术实现：
  https://github.com/cuhkrlcourse/DeepRL-Tutorials

March 31, 2020: Agent57
五年内的改进集合
https://deepmind.com/blog/article/Agent57-Outperforming-the-human-Atari-benchmark

Optional Homework

• Go through the Jupytor tutorial and training your own gaming agent:
  https://github.com/cuhkrlcourse/DeepRL-Tutorials
• Optional Homework 2:
  https://github.com/cuhkrlcourse/ierg6130-assignment

最后

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