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在之前的 Keras/OpenAI 教程中，我們討論了一個將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境的基礎(chǔ)案例，它的效果非常顯著。想象作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完全隨機(jī)序列(series)。任何兩個序列都不可能高度彼此重復(fù)，因?yàn)檫@些都是隨機(jī)產(chǎn)生的。然而，成功的試驗(yàn)之間存在相同的關(guān)鍵特征，例如在 CartPole 游戲中，當(dāng)桿往右靠時需要將車向右推，反之亦然。因此，通過在所有這些試驗(yàn)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們提取了有助于成功的共同模式(pattern)，并能夠平滑導(dǎo)致其產(chǎn)生獨(dú)立故障的細(xì)節(jié)。
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話雖如此，我們認(rèn)為這次的環(huán)境比上次要困難得多，即游戲：MountainCar。
一、更復(fù)雜的環(huán)境
即使看上去我們應(yīng)該能夠應(yīng)用與上周相同的技術(shù)，但是有一個關(guān)鍵特征使它變得不可能：我們無法生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。與簡單的 CartPole 例子不同，采取隨機(jī)移動通常只會導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)的結(jié)果很差(谷底)。也就是說，我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果***都是相同的-200。這用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)幾乎沒有用。想象一下，如果你無論在考試中做出什么答案，你都會得到 0%，那么你將如何從這些經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)?
「MountainCar-v0」環(huán)境的隨機(jī)輸入不會產(chǎn)生任何對于訓(xùn)練有用的輸出。
由于這些問題，我們必須找出一種能逐步改進(jìn)以前實(shí)驗(yàn)的方法。為此，我們使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)最基本的方法：Q-learning!
二、DQN 的理論背景
Q-learning 的本質(zhì)是創(chuàng)建一個「虛擬表格」，這個表格包含了當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)下每個可能的動作能得到多少獎勵。下面來詳細(xì)說明：
網(wǎng)絡(luò)可以想象為內(nèi)生有電子表格的網(wǎng)絡(luò)，該表格含有當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)下可能采取的每個可能的動作的值。
「虛擬表格」是什么意思?想像一下，對于輸入空間的每個可能的動作，你都可以為每個可能采取的動作賦予一個分?jǐn)?shù)。如果這可行，那么你可以很容易地「打敗」環(huán)境：只需選擇具有***分?jǐn)?shù)的動作!但是需要注意 2 點(diǎn)：首先，這個分?jǐn)?shù)通常被稱為「Q-分?jǐn)?shù)」，此算法也由此命名。第二，與任何其它得分一樣，這些 Q-分?jǐn)?shù)在其模擬的情境外沒有任何意義。也就是說，它們沒有確定的意義，但這沒關(guān)系，因?yàn)槲覀冎恍枰霰容^。
為什么對于每個輸入我們都需要一個虛擬表格?難道沒有統(tǒng)一的表格嗎?原因是這樣做不和邏輯：這與在谷底談采取什么動作是***的，及在向左傾斜時的***點(diǎn)討論采取什么動作是***的是一樣的道理。
現(xiàn)在，我們的主要問題(為每個輸入建立虛擬表格)是不可能的：我們有一個連續(xù)的(***)輸入空間!我們可以通過離散化輸入空間來解決這個問題，但是對于本問題來說，這似乎是一個非常棘手的解決方案，并且在將來我們會一再遇到。那么，我們?nèi)绾谓鉀Q呢?那就是通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于這種情況：這就是 DQN 中 D 的來歷!
三、DQN agent
現(xiàn)在，我們現(xiàn)在已經(jīng)將問題聚焦到：找到一種在給定當(dāng)前狀態(tài)下為不同動作賦值 Q-分?jǐn)?shù)的方法。這是使用任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時遇到的非常自然的***個問題的答案：我們模型的輸入和輸出是什么?本模型中你需要了解的數(shù)學(xué)方程是以下等式(不用擔(dān)心，我們會在下面講解)：
如上所述，Q 代表了給定當(dāng)前狀態(tài)(s)和采取的動作(a)時我們模型估計的價值。然而，目標(biāo)是確定一個狀態(tài)價值的總和。那是什么意思?即從該位置獲得的即時獎勵和將來會獲得的預(yù)期獎勵之和。也就是說，我們要考慮一個事實(shí)，即一個狀態(tài)的價值往往不僅反映了它的直接收益，而且還反映了它的未來收益。在任何情況下，我們會將未來的獎勵折現(xiàn)，因?yàn)閷τ谕瑯邮鞘盏?100 的兩種情況(一種為將來，一種為現(xiàn)在)，我會永遠(yuǎn)選擇現(xiàn)在的交易，因?yàn)槲磥硎菚兓?。γ因子反映了此狀態(tài)預(yù)期未來收益的貶值。
這就是我們需要的所有數(shù)學(xué)!下面是實(shí)際代碼的演示!
四、DQN agent 實(shí)現(xiàn)
深度 Q 網(wǎng)絡(luò)為持續(xù)學(xué)習(xí)(continuous learning)，這意味著不是簡單地累積一批實(shí)驗(yàn)/訓(xùn)練數(shù)據(jù)并將其傳入模型。相反，我們通過之前運(yùn)行的實(shí)驗(yàn)創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且直接將運(yùn)行后創(chuàng)建的數(shù)據(jù)饋送如模型。如果現(xiàn)在感到好像有些模糊，別擔(dān)心，該看看代碼了。代碼主要在定義一個 DQN 類，其中將實(shí)現(xiàn)所有的算法邏輯，并且我們將定義一組簡單的函數(shù)來進(jìn)行實(shí)際的訓(xùn)練。
1. DQN 超參數(shù)
首先，我們將討論一些與 DQN 相關(guān)的參數(shù)。它們大多數(shù)是實(shí)現(xiàn)主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)：
- class DQN:
- def __init__(self, env):
- self.env = env
- self.memory = deque(maxlen=2000)
- self.gamma = 0.95
- self.epsilon = 1.0
- self.epsilon_min = 0.01
- self.epsilon_decay = 0.995
- self.learning_rate = 0.01
讓我們來一步一步地講解這些超參數(shù)。***個是環(huán)境(env)，這僅僅是為了在建立模型時便于引用矩陣的形狀?！赣洃?memory)」是 DQN 的關(guān)鍵組成部分：如前所述，我們不斷通過實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練模型。然而與直接訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)不同，我們將它們先添加到內(nèi)存中并隨機(jī)抽樣。為什么這樣做呢，難道僅僅將*** x 個實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行訓(xùn)練不好嗎?原因有點(diǎn)微妙。設(shè)想我們只使用最近的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練：在這種情況下，我們的結(jié)果只會學(xué)習(xí)其最近的動作，這可能與未來的預(yù)測沒有直接的關(guān)系。特別地，在本環(huán)境下，如果我們在斜坡右側(cè)向下移動，使用最近的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練將需要在斜坡右側(cè)向上移動的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。但是，這與在斜坡左側(cè)的情景需決定采取的動作無關(guān)。所以，通過抽取隨機(jī)樣本，將保證不會偏離訓(xùn)練集，而是理想地學(xué)習(xí)我們將遇到的所有環(huán)境。
我們現(xiàn)在來討論模型的超參數(shù)：gamma、epsilon 以及 epsilon 衰減和學(xué)習(xí)速率。***個是前面方程中討論的未來獎勵的折現(xiàn)因子(<1)，***一個是標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)速率參數(shù)，我們不在這里討論。第二個是 RL 的一個有趣方面，值得一談。在任何一種學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)中，我們總是在探索與利用之間做出選擇。這不僅限于計算機(jī)科學(xué)或?qū)W術(shù)界：我們每天都在做這件事!
考慮你家附近的飯店。你***一次嘗試新飯店是什么時候?可能很久以前。這對應(yīng)于你從探索到利用的轉(zhuǎn)變：與嘗試找到新的更好的機(jī)會不同，你根據(jù)自己以往的經(jīng)驗(yàn)找到***的解決方案，從而***化效用。對比當(dāng)你剛搬家時：當(dāng)時你不知道什么飯店是好的，所以被誘惑去探索新選擇。換句話說，這時存在明確的學(xué)習(xí)趨勢：當(dāng)你不了解它們時，探索所有的選擇，一旦你對其中的一些建立了意見，就逐漸轉(zhuǎn)向利用。以同樣的方式，我們希望我們的模型能夠捕捉這種自然的學(xué)習(xí)模型，而 epsilon 扮演著這個角色。
Epsilon 表示我們將致力于探索的時間的一小部分。也就是說，實(shí)驗(yàn)的分?jǐn)?shù) self.epsilon，我們將僅僅采取隨機(jī)動作，而不是我們預(yù)測在這種情況下***的動作。如上所述，我們希望在開始時形成穩(wěn)定評估之前更經(jīng)常地采取隨機(jī)動作：因此開始時初始化ε接近 1.0，并在每一個連續(xù)的時間步長中以小于 1 的速率衰減它。
2. DQN 模型
在上面的 DQN 的初始化中排除了一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：用于預(yù)測的實(shí)際模型!在原來的 Keras RL 教程中，我們直接給出數(shù)字向量形式的輸入和輸出。因此，除了全連接層之外，不需要在網(wǎng)絡(luò)中使用更復(fù)雜的層。具體來說，我們將模型定義為：
- def create_model(self):
- model = Sequential()
- state_shape = self.env.observation_space.shape
- model.add(Dense(24, input_dim=state_shape[0],
- activation="relu"))
- model.add(Dense(48, activation="relu"))
- model.add(Dense(24, activation="relu"))
- model.add(Dense(self.env.action_space.n))
- model.compile(loss="mean_squared_error",
- optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
- return model
并用它來定義模型和目標(biāo)模型(如下所述)：
- def __init__(self, env):
- self.env = env
- self.memory = deque(maxlen=2000)
- self.gamma = 0.95
- self.epsilon = 1.0
- self.epsilon_min = 0.01
- self.epsilon_decay = 0.995
- self.learning_rate = 0.01
- self.tau = .05
- selfself.model = self.create_model()
- # "hack" implemented by DeepMind to improve convergence
- selfself.target_model = self.create_model()
事實(shí)上，有兩個單獨(dú)的模型，一個用于做預(yù)測，一個用于跟蹤「目標(biāo)值」，這是反直覺的。明確地說，模型(self.model)的作用是對要采取的動作進(jìn)行實(shí)際預(yù)測，目標(biāo)模型(self.target_model)的作用是跟蹤我們想要模型采取的動作。
為什么不用一個模型做這兩件事呢?畢竟，如果預(yù)測要采取的動作，那不會間接地確定我們想要模型采取的模式嗎?這實(shí)際上是 DeepMind 發(fā)明的深度學(xué)習(xí)的「不可思議的技巧」之一，它用于在 DQN 算法中獲得收斂。如果使用單個模型，它可以(通常會)在簡單的環(huán)境(如 CartPole)中收斂。但是，在這些更為復(fù)雜的環(huán)境中并不收斂的原因在于我們?nèi)绾螌δＰ瓦M(jìn)行訓(xùn)練：如前所述，我們正在對模型進(jìn)行「即時」訓(xùn)練。
因此，在每個時間步長進(jìn)行訓(xùn)練模型，如果我們使用單個網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際上也將在每個時間步長時改變「目標(biāo)」。想想這將多么混亂!那就如同，開始老師告訴你要完成教科書中的第 6 頁，當(dāng)你完成了一半時，她把它改成了第 9 頁，當(dāng)你完成一半的時候，她告訴你做第 21 頁!因此，由于缺乏明確方向以利用優(yōu)化器，即梯度變化太快難以穩(wěn)定收斂，將導(dǎo)致收斂不足。所以，作為代償，我們有一個變化更慢的網(wǎng)絡(luò)以跟蹤我們的最終目標(biāo)，和一個最終實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)。
3. DQN 訓(xùn)練
訓(xùn)練涉及三個主要步驟：記憶、學(xué)習(xí)和重新定位目標(biāo)。***步基本上只是隨著實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行向記憶添加數(shù)據(jù)：
- def remember(self, state, action, reward, new_state, done):
- self.memory.append([state, action, reward, new_state, done])
這里沒有太多的注意事項(xiàng)，除了我們必須存儲「done」階段，以了解我們以后如何更新獎勵函數(shù)。轉(zhuǎn)到 DQN 主體的訓(xùn)練函數(shù)。這是使用存儲記憶的地方，并積極從我們過去看到的內(nèi)容中學(xué)習(xí)。首先，從整個存儲記憶中抽出一個樣本。我們認(rèn)為每個樣本是不同的。正如我們在前面的等式中看到的，我們要將 Q-函數(shù)更新為當(dāng)前獎勵之和與預(yù)期未來獎勵的總和(貶值為 gamma)。在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時，將不再有未來的獎勵，所以該狀態(tài)的價值為此時我們收到的獎勵之和。然而，在非終止?fàn)顟B(tài)，如果我們能夠采取任何可能的動作，將會得到的***的獎勵是什么?我們得到：
- def replay(self):
- batch_size = 32
- if len(self.memory) < batch_size:
- return
- samples = random.sample(self.memory, batch_size)
- for sample in samples:
- state, action, reward, new_state, done = sample
- target = self.target_model.predict(state)
- if done:
- target[0][action] = reward
- else:
- Q_future = max(
- self.target_model.predict(new_state)[0])
- target[0][action] = reward + Q_future * self.gamma
- self.model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)
***，我們必須重新定位目標(biāo)，我們只需將主模型的權(quán)重復(fù)制到目標(biāo)模型中。然而，與主模型訓(xùn)練的方法不同，目標(biāo)模型更新較慢：
- def target_train(self):
- weights = self.model.get_weights()
- target_weights = self.target_model.get_weights()
- for i in range(len(target_weights)):
- target_weights[i] = weights[i]
- self.target_model.set_weights(target_weights)
4. DQN 動作
***一步是讓 DQN 實(shí)際執(zhí)行希望的動作，在給定的 epsilon 參數(shù)基礎(chǔ)上，執(zhí)行的動作在隨機(jī)動作與基于過去訓(xùn)練的預(yù)測動作之間選擇，如下所示：
- def act(self, state):
- self.epsilon *= self.epsilon_decay
- self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon)
- if np.random.random() < self.epsilon:
- return self.env.action_space.sample()
- return np.argmax(self.model.predict(state)[0])
5. 訓(xùn)練 agent
現(xiàn)在訓(xùn)練我們開發(fā)的復(fù)雜的 agent。將其實(shí)例化，傳入經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練 agent，并更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)：
- def main():
- env = gym.make("MountainCar-v0")
- gamma = 0.9
- epsilon = .95
- trials = 100
- trial_len = 500
- updateTargetNetwork = 1000
- dqn_agent = DQN(envenv=env)
- steps = []
- for trial in range(trials):
- cur_state = env.reset().reshape(1,2)
- for step in range(trial_len):
- action = dqn_agent.act(cur_state)
- env.render()
- new_state, reward, done, _ = env.step(action)
- rewardreward = reward if not done else -20
- print(reward)
- new_statenew_state = new_state.reshape(1,2)
- dqn_agent.remember(cur_state, action,
- reward, new_state, done)
- dqn_agent.replay()
- dqn_agent.target_train()
- cur_state = new_state
- if done:
- break
- if step >= 199:
- print("Failed to complete trial")
- else:
- print("Completed in {} trials".format(trial))
- break
五、完整的代碼
這就是使用 DQN 的「MountainCar-v0」環(huán)境的完整代碼!
- import gym
- import numpy as np
- import random
- from keras.models import Sequential
- from keras.layers import Dense, Dropout
- from keras.optimizers import Adam
- from collections import deque
- class DQN:
- def __init__(self, env):
- self.env = env
- self.memory = deque(maxlen=2000)
- self.gamma = 0.85
- self.epsilon = 1.0
- self.epsilon_min = 0.01
- self.epsilon_decay = 0.995
- self.learning_rate = 0.005
- self.tau = .125
- selfself.model = self.create_model()
- selfself.target_model = self.create_model()
- def create_model(self):
- model = Sequential()
- state_shape = self.env.observation_space.shape
- model.add(Dense(24, input_dim=state_shape[0], activation="relu"))
- model.add(Dense(48, activation="relu"))
- model.add(Dense(24, activation="relu"))
- model.add(Dense(self.env.action_space.n))
- model.compile(loss="mean_squared_error",
- optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
- return model
- def act(self, state):
- self.epsilon *= self.epsilon_decay
- self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon)
- if np.random.random() < self.epsilon:
- return self.env.action_space.sample()
- return np.argmax(self.model.predict(state)[0])
- def remember(self, state, action, reward, new_state, done):
- self.memory.append([state, action, reward, new_state, done])
- def replay(self):
- batch_size = 32
- if len(self.memory) < batch_size:
- return
- samples = random.sample(self.memory, batch_size)
- for sample in samples:
- state, action, reward, new_state, done = sample
- target = self.target_model.predict(state)
- if done:
- target[0][action] = reward
- else:
- Q_future = max(self.target_model.predict(new_state)[0])
- target[0][action] = reward + Q_future * self.gamma
- self.model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)
- def target_train(self):
- weights = self.model.get_weights()
- target_weights = self.target_model.get_weights()
- for i in range(len(target_weights)):
- target_weights[i] = weights[i] * self.tau + target_weights[i] * (1 - self.tau)
- self.target_model.set_weights(target_weights)
- def save_model(self, fn):
- self.model.save(fn)
- def main():
- env = gym.make("MountainCar-v0")
- gamma = 0.9
- epsilon = .95
- trials = 1000
- trial_len = 500
- # updateTargetNetwork = 1000
- dqn_agent = DQN(envenv=env)
- steps = []
- for trial in range(trials):
- cur_state = env.reset().reshape(1,2)
- for step in range(trial_len):
- action = dqn_agent.act(cur_state)
- new_state, reward, done, _ = env.step(action)
- # rewardreward = reward if not done else -20
- new_statenew_state = new_state.reshape(1,2)
- dqn_agent.remember(cur_state, action, reward, new_state, done)
- dqn_agent.replay() # internally iterates default (prediction) model
- dqn_agent.target_train() # iterates target model
- cur_state = new_state
- if done:
- break
- if step >= 199:
- print("Failed to complete in trial {}".format(trial))
- if step % 10 == 0:
- dqn_agent.save_model("trial-{}.model".format(trial))
- else:
- print("Completed in {} trials".format(trial))
- dqn_agent.save_model("success.model")
- break
- if __name__ == "__main__":
- main()
原文：
https://medium.com/towards-data-science/reinforcement-learning-w-keras-openai-dqns-1eed3a5338c
【本文是專欄機(jī)構(gòu)“機(jī)器之心”的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“機(jī)器之心( id: almosthuman2014)”】
網(wǎng)站名稱：Keras+OpenAI強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)踐：深度Q網(wǎng)絡(luò)
本文來源：http://www.fisionsoft.com.cn/article/dheecii.html
