Labs 導(dǎo)讀

你是否想象過機器人也可以成為游戲領(lǐng)域的超級高手？是時候讓你的幻想成為現(xiàn)實，深度強化學(xué)習(xí)這位頭號玩家來啦！這是一個令人興奮又神秘的領(lǐng)域，簡單來說，它就是讓計算機像人類一樣學(xué)習(xí)和玩游戲。深度強化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程就像是一場盛大的冒險，只不過主角不再是你，而是一臺智能機器。在這個冒險的旅程中，機器會探索各種各樣的環(huán)境，在探索的過程中，機器需要學(xué)習(xí)如何在這個世界中生存，這個過程就像一段傳奇的武俠故事，從小小菜鳥開始，一路闖蕩，跌跌撞撞，最后成長為一代巨俠！那么深度強化學(xué)習(xí)的原理是怎樣的呢？讓我們來一起看看吧。

Part 01、深度學(xué)習(xí)

深度強化學(xué)習(xí)融合了深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)讓機器可以處理復(fù)雜的問題。這就像是機器有了一個超級大腦，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓它可以處理更多的信息，并做出更聰明的決策。這樣一來，機器可以在各種各樣的游戲中展現(xiàn)出驚人的技能，從圍棋、超級馬里奧到復(fù)雜的電子游戲，通通難不倒它。我們先來介紹一下深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，其目的是通過多層神經(jīng)元的組合計算來挖掘樣本數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)分類等任務(wù)。當(dāng)前常見的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域有圖像識別、自然語言處理、深度強化學(xué)習(xí)等等。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心組成部分，它由多個神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層疊加而成，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依據(jù)自身的狀態(tài)對外界輸入信息做出響應(yīng)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的智能處理。神經(jīng)元是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本單位，其設(shè)計模仿了自然界中的生物神經(jīng)元的工作機制：通過接收外界的刺激信號而興奮，內(nèi)部對信號進(jìn)行處理，之后將信號傳導(dǎo)到下一個神經(jīng)元。

多個擁有輸入和輸出的神經(jīng)元組成一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疊加則構(gòu)成了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的特征表示，并在許多任務(wù)上取得了更優(yōu)秀的性能。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個層組成，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，上一層網(wǎng)絡(luò)的輸出將作為下一層網(wǎng)絡(luò)的輸入，其中，接收外界輸入的網(wǎng)絡(luò)層被稱作輸入層，最終輸出結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)層被稱作輸出層，剩余中間網(wǎng)絡(luò)層均被稱為隱含層。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層與層之間的連接形成了一張復(fù)雜的圖結(jié)構(gòu)，稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越深，包含的可訓(xùn)練參數(shù)就越多，訓(xùn)練時的計算量就越大。

Part 02、強化學(xué)習(xí)

接下來，我們介紹一下強化學(xué)習(xí)。

機器學(xué)習(xí)方法通常分為三類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。強化學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)中的一種重要類型，常用于處理連續(xù)決策問題，不同于前兩種學(xué)習(xí)方式，強化學(xué)習(xí)更注重于從與環(huán)境的交互行為中學(xué)習(xí)并改進(jìn)自身策略。強化學(xué)習(xí)涉及到智能體（agent）和環(huán)境（environment）兩個概念，其中，智能體代表強化學(xué)習(xí)算法的交互實體，環(huán)境代表與智能體交互的外部環(huán)境模型。

智能體的學(xué)習(xí)模式如圖3所示，首先，智能體觀測環(huán)境，獲取當(dāng)前的環(huán)境狀態(tài)State，然后通過自身當(dāng)前的策略制定行為Action并將其執(zhí)行。智能體的動作會影響環(huán)境，環(huán)境會對該行為做出反饋，即給智能體一個即時獎勵信號Reward，同時環(huán)境狀態(tài)發(fā)生改變，到達(dá)下一新狀態(tài)，智能體繼續(xù)觀測環(huán)境，獲取新的環(huán)境狀態(tài)，繼而制定下一個行為。智能體反復(fù)迭代與環(huán)境之間的交互行為，根據(jù)層層反饋不斷改進(jìn)策略，以達(dá)到最大化累積獎勵的探索目標(biāo)。

舉個例子，在智能機器的探索過程中，機器并不會被告知應(yīng)該怎么做，而是通過試錯來使它學(xué)習(xí)。當(dāng)它嘗試一種行動，比如在超級馬里奧游戲中跳躍，它可能會得到積極的獎勵，比如得分增加；或者得到消極的獎勵，比如游戲角色受傷。通過不斷嘗試和反饋，機器逐漸學(xué)會了在不同情況下采取最優(yōu)的行動，就像我們在現(xiàn)實生活中學(xué)習(xí)避免犯同樣的錯誤一樣。

在強化學(xué)習(xí)中，為了避免過擬合和提高泛化能力，通常采用探索和利用的策略。探索策略是指在學(xué)習(xí)過程中，以一定的概率選擇未經(jīng)歷過的動作，以便學(xué)習(xí)更加全面和深入的策略。利用策略是指在學(xué)習(xí)過程中，以一定的概率選擇已經(jīng)證明有效的動作，以獲得更高的累積獎勵。

Part 03、深度強化學(xué)習(xí)

接下來，介紹我們的主角——深度強化學(xué)習(xí)。

深度強化學(xué)習(xí)是強化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合。借助于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算優(yōu)勢和感知優(yōu)勢，深度強化學(xué)習(xí)算法對具有復(fù)雜的高維狀態(tài)空間和高維動作空間的環(huán)境的探索能力有了長足進(jìn)步，對狀態(tài)價值和動作價值的求解能力也得到顯著提升。深度強化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以接收高維輸入，在與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)最優(yōu)控制策略并輸出動作，廣泛應(yīng)用于實時決策、智能機器人、游戲博弈等多個領(lǐng)域。

Deep-Q-Network（DQN）是深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域里程碑式的算法，該算法由DeepMind在2013年提出，首次將深度學(xué)習(xí)方法與強化學(xué)習(xí)方法融合，開辟了深度強化學(xué)習(xí)研究的先河。

DQN算法旨在解決傳統(tǒng)Q-learning算法在處理高維狀態(tài)空間時出現(xiàn)的問題。

傳統(tǒng)Q-learning算法維護(hù)一張S-A表來記錄在每個狀態(tài)下采取每個動作對應(yīng)的價值Q，通過查詢S-A表，智能體在每一個狀態(tài)下都選取具有最大價值的動作，也就實現(xiàn)了智能體的最優(yōu)控制。

S-A表存在一定的局限性，其使用前提是S-A的組合為有限值，當(dāng)S-A組合無法窮舉時，則無法通過查詢S-A表的方式選取最優(yōu)動作，同時，在S-A組合數(shù)量超出算力承受范圍時，查詢Q表的復(fù)雜度也是極高的。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的擬合能力，DQN繼承了Q-learning的思想，但采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替代S-A表。

通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能根據(jù)狀態(tài)輸出對應(yīng)狀態(tài)下動作的價值。模型的損失函數(shù)：

其中為Q值的目標(biāo)值，損失函數(shù)表示了當(dāng)前估計Q值與目標(biāo)Q值之間的差距。通過使用梯度下降方法最小化損失函數(shù)，來進(jìn)行對網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

需要注意到，Q-Net在更新時參數(shù)發(fā)生變化，則的值發(fā)生變化，但同時的值也發(fā)生了變化，即模型追求的目標(biāo)Q值處于一種變化的狀態(tài)，具有不穩(wěn)定性，以變動的目標(biāo)值來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)則導(dǎo)致估計值也陷入不穩(wěn)定的狀態(tài)，因此DQN算法引入了另一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Target-Net。Target-Net的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與Q-Net完全相同，在訓(xùn)練過程中，DQN算法使用Target-Net來生成目標(biāo)Q值，而不是Q-Net。Target-Net保持穩(wěn)定的權(quán)重，使用Target-Net生成的目標(biāo)Q值來計算損失函數(shù)，這可以有效解決目標(biāo)Q值的不穩(wěn)定性和發(fā)散問題。Target-Net處于慢更新狀態(tài)，每隔一定的時間步，Target-Net使用Q-Net的參數(shù)來實現(xiàn)自身的更新：

其中表示Target-Net的參數(shù)，表示Q-Net的參數(shù)，參數(shù)用來調(diào)整更新幅度。

DQN算法在Atari游戲中取得了優(yōu)異的表現(xiàn)，它的成功也促進(jìn)了更多深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)融合研究的發(fā)展。

Part 04、深度強化學(xué)習(xí)的經(jīng)驗回放機制

深度強化學(xué)習(xí)智能體的交互行為可以用四元組來記錄，其中s為t時刻的環(huán)境狀態(tài)，a為t時刻的智能體動作，r為t時刻的獎勵，為t+1時刻的環(huán)境狀態(tài)。通過對該交互記錄進(jìn)行計算，可以得到損失函數(shù)用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

傳統(tǒng)的Q-learning算法使用的是在線更新方式，每次訓(xùn)練都只使用當(dāng)前的交互記錄，訓(xùn)練結(jié)束后就會丟棄該條交互記錄，繼續(xù)采集新記錄，這種方式更新較慢。事實上，模型每次采集的記錄可以重復(fù)使用。通過使用一個經(jīng)驗回放池來存儲智能體交互產(chǎn)生的記錄樣本，然后從經(jīng)驗回放池批量采集經(jīng)驗進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，可以增加樣本的利用率，減少采樣壓力。在實際應(yīng)用中，要當(dāng)經(jīng)驗回放池中存儲了足夠數(shù)量的經(jīng)驗后才會開始采樣并更新網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)經(jīng)驗回放池的容量達(dá)到上限時，每存進(jìn)一條新樣本，就會以先進(jìn)先出的方式刪除最早進(jìn)入經(jīng)驗池的一條樣本。

同時，在一些連續(xù)場景如游戲場景中，當(dāng)前的畫面狀態(tài)與下一時刻的畫面狀態(tài)會比較接近，導(dǎo)致兩個相鄰的樣本間據(jù)有很強的相關(guān)性，如果對樣本進(jìn)行順序采樣，則可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)更新過擬合。所以經(jīng)驗回放池在設(shè)計上采用了隨機抽樣的方式，降低采樣結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)，該隨機采樣方式可以提升模型訓(xùn)練的效果。

Part 05、總結(jié)

近年來，深度強化學(xué)習(xí)像一顆新星冉冉升起，迎來了研究的熱潮，同時研究的成果也被各大主流媒體爭相報道，比如擊敗人類圍棋世界冠軍的AlphaGo、擊敗DOTA2世界冠軍戰(zhàn)隊的OpenAI Five、擊敗KPL頂尖戰(zhàn)隊的騰訊AI-絕悟等等，深度強化學(xué)習(xí)展現(xiàn)出了越來越令人驚奇的潛力。

當(dāng)然，深度強化學(xué)習(xí)不僅僅局限于應(yīng)用在游戲領(lǐng)域，它在許多領(lǐng)域都有著應(yīng)用潛力，比如自動駕駛、金融交易和醫(yī)療保健等領(lǐng)域，就連當(dāng)下大放異彩的ChatGPT也應(yīng)用了深度強化學(xué)習(xí)。

深度強化學(xué)習(xí)不僅是讓機器變得更智能，更重要的是，它讓科技變得更加有趣和有益。讓我們期待未來，看看深度強化學(xué)習(xí)會帶給我們怎樣的驚喜吧！