Policy Gradient

2018-11-21 本文已影响0人 winddy_akoky

一、介绍

回顾以下以前 value-based的方法：在value-based方法中，他们都是去学习一个动作的价值函数，然后根据这个动作的价值函数作出下一步选择。以至于这个方法高度依赖动作价值函数，如果没有动作价值函数，也就不知道如何为下一步作出抉择。
在本文中，我们提出一种新的想法来解决Reinforcement Learning 中的决策问题。即直接去训练这么一个策略，它能直接给出下一步动作是什么。当然，这个策略肯定是带参数的。我们最直接的目标就是优化策略的参数，使之能够很好的做出准确的决策。换句话说，以前 value-based方法是找出每一个状态下的每一个动作的价值函数，而 Policy Gradient 的方法是找出每一个状态下该采取哪个动作的函数。前者是状态动作到价值的映射，后者是状态到动作的映射。显然后者更简单粗暴点。后者这种方法就叫做policy-based.

为了表示出Policy Gradient中的策略，我们记 $\theta$ 为策略的参数向量。因此策略可以用如下概率表示：
$\pi(a|s, \theta) = Pr\{A_t = a | S_s, \theta_t = \theta\}$

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即在时间 t 时，在状态 s 下选取某一个动作的概率。
实际上，我们定义了一个某一个状态下关于动作的概率分布。有了这个概率分布，决策时在这个分布中采样就可以了。

当然policy gradient 也可以处理连续空间问题，如下图所示，但本文主要以离散动作空间做例子：

image.png

二、优化策略

OK,那问题来了，策略 $\pi(a|s, \theta)$ 有了，该怎么优化这个策略呢？如果能找到最优的策略，那不管环境给你怎样的状态，我们都能从策略中得到当前状态下关于动作的分布，最后采样结果就是抉择的结果。但是前提是这个策略是靠谱的，所以我们下面研究如何优化这个策略。

这里要提出一个优化方法：梯度下降。

首先，我们要有一个衡量策略结果好坏的函数，把它叫做目标函数，记 $J(\theta)$ ，其中 $\theta$ 是参数向量。这个目标函数值越大，说明我们的策略越好，反之越差。所以实际上问题就转化为最大化目标函数。而最大化该函数的方法就是用梯度下降。
应用梯度下降方法求解最大化函数问题，简单地讲就是求偏导，最后的参数更新有如下形式：
$\theta_{t+1} = \theta_t + \alpha \nabla J(\theta_t)$

这个一个非常一般的一种形式，不同的目标函数催生出不同的算法。但是，只要可以表示成上面这种形式的表达式，都属于 Policy Gradient 方法。

那么，该怎么计算 $\nabla J(\theta)$ 以及 $\pi(a|s, \theta) = Pr\{A_t = a | S_s, \theta_t = \theta\}$ 呢？
实际上，这两个的计算方法都依赖于其本身的定义。例如：对于离散动作空间下，策略 $\pi$ 可以用 soft-max 分布表示
$\pi(a|s, \theta) = \frac{e^{h(s, a, \theta)}}{\sum_b e^{h(s, b, \theta)}}$
其中 $h(s, a, \theta)$ 是状态-动作对的参数化表示，可以用一个神经网络去近似它：
$h(s,a, \theta) = \theta^T x(s,a)$
其中 $\theta$ 是网络中去权重的向量， $x(s,a)$ 表示状态和动作的特征。

至于如何计算 $\nabla J(\theta)$ ? 计算前必须先定义好 $J(\theta)$ 。假设环境能产生一段完整的 episode, 那么我们可以用初始状态的价值去表示目标函数：
$J(\theta) = v_{\pi_\theta}(s_0)$

对 $J(\theta) = v_{\pi_\theta}(s_0)$ 求偏导，其偏导结果有定理Policy Gradient Theorem给出

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有了上面的求导结果，就可以导出第一个 policy-gradient 算法了：Monte Carlo Policy Gradient
从上面公式看， $\nabla J(\theta)$ 结果与 $\sum \mu (s) \sum_a \nabla \pi (a|s) q_\pi (s,a)$ 成正比，进一步写成：
$\nabla J(\theta) \propto \sum \mu (s) \sum_a \nabla \pi (a|s) q_\pi (s,a)$
$= E_\pi[ \sum_a q_\pi (S_t , a) \nabla \pi (a|S_t, \theta)]$
实际上我们可以把 $\nabla J(\theta)$ 和 $\sum \mu (s) \sum_a \nabla \pi (a|s) q_\pi (s,a)$ 之间画上等号，因为我们在更新参数 $\theta$ 的时候会乘上一个学习数率 $\alpha$ ，这个参数可以消去这两个项之间的比例系数。所以，放心画上等号后：
$\begin{align} \nabla J(\theta) & =\sum \mu (s) \sum_a \nabla \pi (a|s) q_\pi (s,a) \\ & = E_\pi[ \sum_a q_\pi (S_t , a) \nabla \pi (a|S_t, \theta)] \\ & = E_\pi[ \sum_a \pi(a, | S_t , \theta) q_\pi (S_t , a) \frac{ \nabla \pi (a|S_t, \theta)]}{\pi (a|S_t, \theta)} ]\\ & = E_\pi [q_\pi (S_t , A_t) \frac{\nabla \pi (a|S_t, \theta)}{\pi (a|S_t, \theta)}] \\ & = E_\pi [G_t \nabla log \pi(A_t | S_t , \theta) ] \end{align}$