对最近看的一些强化学习方法进行记录
- 运行
solve.py，当满足问题解决条件后，会自动保存模型。 - 运行
test.py，加载保存的模型进行测试。
- Cart-Pole-v1
这是一个比较简单的测试环境，输入状态为4维的连续值组成的向量，输出动作为2个离散动作。 在该环境中，小车能够连续100局保持大于475个step即为解决。
实验结果和相关统计图表。
传统的Q-Learning方法对于每一个(state,action) 对，需要维护其价值。那么当state的维度升高时，就会导致维度灾难，例如对于一个输入是原始图像数据的环境来说，假设输入是的像素图片，每个像素有256种取值，那么总共的状态数为
种。这是一个很大数字，会导致存储Q-Tabel消耗巨大的空间，同时Q-Value也将变得非常稀疏，导致学习难以进行。
引入神经网络来对Q(s,a)进行近似表示。神经网络输入为state_size维度的向量,输出为action_size维度的向量，每一维代表一个Q(s,a)值。根据DQN的输出，我们可以获得在当前state下每一个action的Q-Value,根据Q-Value来选择当前的action。
这里简要介绍几种经典的DQN方法，具体细节请查阅相关论文
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Nips DQN
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning, Mnih et al., 2013
- 提出了end2end的DQN学习方法(针对图像输入，使用CNN提取图像信息)
- 引入经验回放
- 每个step的经验可能被使用多次，提高数据利用率
- 连续若干step的经验存在着强相关性，从经验池中随机选择样本有助于打破相关性减少更新的方差
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Nature DQN
Human-level control through deep reinforcement learning, Mnih et al., 2015
- 引入了Target Q网络，在计算Target Q值(相当于DQN更新时的label)的时候使用专门的TargetQ网络计算，减少目标Q值与当前Q值得相关性。每隔若干step使用当前Q网络的参数更新TargetQ网络。
- clip error 提出将error截断在-1,1之间，提升稳定性
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Double DQN
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning, van Hasselt et al., 2015
- 主要提出在计算Target Q值的时候，使用当前网络选择贪婪策略，然后使用Target Q网络来评估策略。这样有利于减少由于直接使用max(Target Q)值带来的过度估计。
- 注意和Double Q-Learning进行区分(Double Q-Learning是交替交换两个Q的角色进行更新，而Double DQN依然是若干step使用当前网络更新TargetQ网络)
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Dueling DQN
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning, Wang et al., 2016
- 在某些情况下，我们更关注agent所处的state如何，而不是其在该state下做出的action。
- 主要提出一种duelling结构，将Q网络分解为Value和Advantage,分别学习当前state的价值和在当前状态下各个action的相对价值。最后将两个通道的输出相加得到估计得Q-Value
- 实现过程中由于Q = V+A,对V和A同时加减一个常量不影响Q值的大小,为了能得到固定的V和A，对A减去所有A的均值。
待补充
待补充