深度强化学习（王树森）笔记09

深度强化学习（DRL）

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Deep Reinforcement Learning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL

源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-Chinese

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豆瓣: 深度强化学习

带baseline的策略梯度方法：REINFORCE with baseline和advantage actor-critic (A2C)

带基线的策略梯度方法

上一章推导出策略梯度，并介绍了两种策略梯度方法——REINFORCE 和 actor-critic。
虽然上一章的方法在理论上是正确的，但是在实践中效果并不理想。本章介绍的带基线的策略梯度 (policy gradient with baseline) 可以大幅提升策略梯度方法的表现。使用基线(baseline) 之后，REINFORCE 变成 REINFORCE with baseline, actor-critic 变成 advantage actor-critic (A2C)。

策略梯度中的基线

首先回顾上一章的内容。策略学习通过最大化目标函数 $J(\theta )={\mathbb{E}}_S[V_{\pi }(S)]$, 训练出策略网络 $\pi (a|s;\theta )$。可以用策略梯度 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 来更新参数 $\theta$:

$${\theta }_{\mathrm{new}}\leftarrow {\theta }_{\mathrm{now}}+\beta \cdot {\nabla }_{\theta }J({\mathbf{\theta }}_{\mathbf{now}}).$$

策略梯度定理证明：

$$\boxed{{\nabla }_{\theta }J(\mathbf{\theta })={\mathbb{E}}_S\left[{\mathbb{E}}_{A\sim \pi (\cdot |S,\mathbf{\theta })}\right[Q_{\pi }(S,A)\cdot {\nabla }_{\theta }\ln \pi (A\mid S;\mathbf{\theta })\left]\right].}(8.1)$$
上一章中，我们对策略梯度${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 做近似，推导出 REINFORCE 和 actor-critic; 两种方法区别在于具体如何做近似。

基线 (Baseline)

基于策略梯度公式 (8.1) 得出的 REINFORCE 和 actor-critic 方法效果通常不好。只需对策略梯度公式 (8.1) 做一个微小的改动，就能大幅提升表现：把 $b$ 作为动作价值函数$Q_{\pi }(S,A)$ 的基线 (baseline), 用$Q_{\pi }(S,A)-b$ 替换掉 $Q_{\pi }$。设 $b$ 是任意的函数，只要不依赖于动作 $A$ 就可以，例如 $b$ 可以是状态价值函数 $V_{\pi }(S)$ 。

定理 8.1. 带基线的策略梯度定理

设 $b$ 是任意的函数，但是 $b$ 不能依赖于 $A$。把 $b$ 作为动作价值函数 $Q_{\pi }(S,A)$ 的基线，对策略梯度没有影响：
$${\nabla }_{\theta }J(\mathbf{\theta })={\mathbb{E}}_S\left[{\mathbb{E}}_{A\sim \pi (\cdot |S;\mathbf{\theta })}\right[(Q_{\pi }(S,A)-b)\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (A|S;\mathbf{\theta })]]$$

定理 8.1 说明 $b$ 的取值不影响策略梯度的正确性。不论是让 $b=0$ 还是让 $b=V_{\pi }(S)$ , 对期望的结果毫无影响，期望的结果都会等于 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$。其原因在于
$${\mathbb{E}}_S\left[{\mathbb{E}}_{A\sim \pi (\cdot |S;\mathbf{\theta })}\right[b\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (A|S;\mathbf{\theta }\left)\right]]=0.$$

定理中的策略梯度表示成了期望的形式，我们对期望做蒙特卡洛近似。从环境中观测到一个状态 $s$,然后根据策略网络抽样得到 $a\sim \pi (\cdot |s;\mathbf{\theta })$。那么策略梯度 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 可以近似为下面的随机梯度：

$$\boxed{{\mathbf{g}}_b(s,a;\mathbf{\theta })=\left[Q_{\pi }(s,a)-b\right]\cdot {\nabla }_{\theta }\ln \pi (a|s;\mathbf{\theta }).}$$

不论 $b$ 的取值是 0 还是 $V_{\pi }(s)$, 得到的随机梯度 $g_b(s,a;\mathbf{\theta })$ 都是 ${\nabla }_{\mathbf{\theta }}J(\mathbf{\theta })$ 的无偏估计：

$$\begin{array}{rcl}\text{Bias}& =& {\mathbb{E}}_{S,A}\left[{\mathbf{g}}_b(S,A;\mathbf{\theta })\right]-{\nabla }_{\theta }J(\mathbf{\theta })=0.\end{array}$$

虽然$b$ 的取值对 ${\mathbb{E}}_{S,A}[{\mathbf{g}}_b(S,A;\mathbf{\theta })]$ 毫无影响，但是 $b$ 对随机梯度 $g_b(s,a;\theta )$ 是有影响的。用不同的$b$, 得到的方差

$$\text{Var}={\mathbb{E}}_{S,A}\left[{\Vert g_b(S,A;\theta )-{\nabla }_{\theta }J(\mathbf{\theta })\Vert }^2\right]$$

会有所不同。如果$b$ 很接近$Q_{\pi }(s,a)$ 关于$a$ 的均值，那么方差会比较小。因此，$b=V_{\pi }(s)$ 是很好的基线。

基线的直观解释

策略梯度公式 (8.1) 期望中的 $Q_{\pi }(S,A)\cdot {\nabla }_{\theta }\ln \pi (A|S;\mathbf{\theta })$ 的意义是什么呢？以图 8.1中的左图为例。

给定状态 $s_t$, 动作空间是 A = { 左，右，上 } A= \{ 左，右，上\} A={左，右，上}, 动作价值函数给每个动作打分：
$$Q_{\pi }(s_t,\text{左})=80,Q_{\pi }(s_t,\text{右})=-20,Q_{\pi }(s_t,\text{上})=180,$$

这些分值会乘到梯度 ${\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (A|S;\mathbf{\theta })$ 上。在做完梯度上升之后，新的策略会倾向于分值高的动作。

• 动作价值 $Q_{\pi }(s_t,上)=180$ 很大，说明基于状态 $s_t$ 选择动作“上”是很好的决策。让梯度 ${\nabla }_{\theta }\ln \pi (上|s_t;\theta )$ 乘以大的系数 $Q_{\pi }(s_t,上)=180$, 那么做梯度上升更新 $\theta$ 之后，会让 $\pi (上|s_t;\theta )$ 变大，在状态 $s_t$ 的情况下更倾向于动作“上”。

• 相反，$Q_{\pi }(s_t,右)=-20$ 说明基于状态 $s_t$ 选择动作“右”是糟糕的决策。让梯度${\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (右|s_t;\mathbf{\theta })$ 乘以负的系数$Q_{\pi }(s_t,右)=-20$,那么做梯度上升更新$\theta$ 之后， 会让$\pi (右|s_t;\mathbf{\theta })$ 变小，在状态$s_t$的情况下选择动作“右”的概率更小。

根据上述分析，我们在乎的是动作价值$Q_{\pi }(s_t,左)$、$Q_{\pi }(s_t,右)$、$Q_{\pi }(s_t,上)$ 三者的相对大小，而非绝对大小。如果给三者都减去$b=60$,那么三者的相对大小是不变的；动作“上”仍然是最好的，动作“右”仍然是最差的。见图 8.1 中的右图。因此

$$\left[\begin{array}{c}{Q}_{\pi }(s_t,a_t)-b\end{array}\right]\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (A|S;\mathbf{\theta })$$

依然能指导$\theta$做调整，使得$\pi (上|s_t;\theta )$变大，而$\pi (右|s_t;\theta )$变小。

带基线的 REINFORCE 算法

上一节推导出了带基线的策略梯度，并且对策略梯度做了蒙特卡洛近似。本节中，我们使用状态价值$V_{\pi }(s)$ 作基线，得到策略梯度的一个无偏估计：

$$\boxed{\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })=\left[Q_{\pi }(s,a)-V_{\pi }(s)\right]\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a|s;\mathbf{\theta }).}$$

我们在深度强化学习（王树森）笔记03: 主要介绍policy network， policy gradient，REINFORCE 中学过 REINFORCE, 它使用实际观测的回报 $u$ 来代替动作价值 $Q_{\pi }(s,a)$。 此处我们同样用 $u$ 代替 $Q_{\pi }(s,a)$。此外，我们还用一个神经网络 $v(s;\mathbf{w})$ 近似状态价值函数$V_{\pi }(s)$。这样一来，$g(s,a;\theta )$ 就被近似成了：

$$\boxed{\tilde{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta })=\left[u-v(s;\mathbf{w})\right]\cdot {\nabla }_{\theta }\ln \pi (a|s;\mathbf{\theta }).}$$

可以用 $\tilde{g}(s,a;\mathbf{\theta })$ 作为策略梯度 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 的近似，更新策略网络参数：

$$\theta \leftarrow \theta +\beta \cdot \tilde{\mathbf{g}}(s,a;\mathbf{\theta })$$

策略网络和价值网络

带基线的 REINFORCE 需要两个神经网络：策略网络 $\pi (a|s;\theta )$ 和价值网络 $v(s;\mathbf{w})$ ;
神经网络结构如图 8.2 和 8.3 所示。策略网络与之前章节一样：输入是状态 $s$, 输出是一个向量，每个元素表示一个动作的概率。

此处的价值网络 $v(s;\mathbf{w})$ 与之前使用的价值网络 $q(s,a;\mathbf{w})$ 区别较大。此处的 $v(s;\mathbf{w})$ 是对状态价值$V_{\pi }$的近似，而非对动作价值$Q_{\pi }$ 的近似。$v(s;\mathbf{w})$ 的输入是状态 $s$, 输出是一个实数，作为基线。策略网络和价值网络的输入都是状态$s$,因此可以让两个神经网络共享卷积网络的参数，这是编程实现中常用的技巧。

虽然带基线的 REINFOKCE 有一个策略网络和一个价值网络，但是这种方法不是actor-critic。价值网络没有起到“评委”的作用，只是作为基线而已，目的在于降低方差，加速收敛。真正帮助策略网络(演员)改进参数$\theta$(演员的演技)的不是价值网络，而是实际观测到的回报 $u$ 。

算法的推导

训练策略网络的方法是近似的策略梯度上升。从$t$ 时刻开始，智能体完成一局游戏，观测到全部奖励$r_t,r_{t+1},\cdots ,r_n$,然后计算回报$u_t={\sum }_{k=t}^n{\gamma }^{k-t}\cdot r_k$。让价值网络做出预测${\hat{v}}_t=v(s_t;\mathbf{w})$, 作为基线。这样就得到了带基线的策略梯度：
$$\tilde{\mathbf{g}}(s_t,a_t;\mathbf{\theta })=(u_t-{\hat{v}}_t)\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi \left(a_t\right|s_t;\mathbf{\theta }).$$

它是策略梯度 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 的近似。最后做梯度上升更新 $\theta :$

$$\theta \leftarrow \theta +\beta \cdot \tilde{\mathbf{g}}(s_t,a_t;\theta ).$$

这样可以让目标函数 $J(\mathbf{\theta })$ 逐渐增大。

训练价值网络的方法是回归 (regression)。回忆一下，状态价值是回报的期望：

$$V_{\pi }(s_t)=\mathbb{E}[U_t|S_t=s_t],$$

期望消掉了动作$A_t,A_{t+1},\cdots ,A_n$ 和状态$S_{t+1},\cdots ,S_n$。训练价值网络的目的是让$v(s_t;\mathbf{w})$ 拟合$V_{\pi }(s_t)$,即拟合$u_t$ 的期望。定义损失函数：

$$L(\mathbf{w})=\frac{1}{2n}\sum _{t=1}^n[v(s_t;\mathbf{w})-u_t{]}^2.$$

设${\hat{v}}_t=v(s_t;w)$。损失函数的梯度是：

$${\nabla }_{\mathbf{w}}L(\mathbf{w})=\frac{1}{n}\sum _{t=1}^n\left({\hat{v}}_t-u_t\right)\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}v(s_t;\mathbf{w}).$$

做一次梯度下降更新 $w$:

$$w\leftarrow w-\alpha \cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}L(\mathbf{w}).$$

训练流程

当前策略网络的参数是${\theta }_{\mathrm{now}}$,价值网络的参数是$w_{\mathrm{now}}$。执行下面的步骤，对参数做一轮更新。

1. 用策略网络 ${\theta }_{\mathrm{now}}$ 控制智能体从头开始玩一局游戏，得到一条轨迹 (trajectory):

$$s_1,a_1,r_1,s_2,a_2,r_2,\cdots ,s_n,a_n,r_n.$$

2. 计算所有的回报：

$$u_t=\sum _{k=t}^n{\gamma }^{k-t}\cdot r_k,\forall t=1,\cdots ,n.$$

3. 让价值网络做预测：
   $${\hat{v}}_t=v(s_t;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}),\forall t=1,\cdots ,n.$$

4. 计算误差 ${\delta }_t=\widehat{v_t}-u_t,\forall t=1,\cdots ,n$。

5. 用 { s t } t = 1 n \{s_t\}_{t=1}^n {st​}t=1n​ 作为价值网络输入，做反向传播计算：
   $${\nabla }_{\mathbf{w}}v(s_t;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}),\forall t=1,\cdots ,n.$$

6. 更新价值网络参数：
   $$w_{\mathrm{new}}\leftarrow w_{\mathrm{now}}-\alpha \cdot \sum _{t=1}^n{\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}v(s_t;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}).$$

7. 用 $\{(s_t,a_t){\}}_{t=1}^n$ 作为数据，做反向传播计算：

$${\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a_t|s_t;{\mathbf{\theta }}_{\mathrm{now}}),\forall t=1,\cdots ,n.$$
8. 做随机梯度上升更新策略网络参数：

$${\theta }_{\mathrm{new}}\leftarrow {\theta }_{\mathrm{now}}-\beta \cdot \sum _{t=1}^n{\gamma }^{t-1}\cdot \underset{\text{负的近似梯度 }-\tilde{g}(s_t,a_t;{\mathbf{\theta }}_{\mathrm{now}})}{\underbrace{{\delta }_t\cdot {\nabla }_{\theta }\ln \pi (a_t|s_t;{\theta }_{\mathrm{now}})}}.$$

Advantage Actor-Critic (A2C)

之前我们推导出了带基线的策略梯度，并且对策略梯度做了蒙特卡洛近似，得到策略梯度的一个无偏估计：

$$\mathbf{g}(s,a;\mathbf{\theta })=\left[\underset{\text{优势函数}}{\underbrace{Q_{\pi }(s,a)-V_{\pi }(s)}}\right]\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a|s;\mathbf{\theta }).(8.2)$$

公式中的 $Q_{\pi }-V_{\pi }$ 被称作优势函数 (advantage function)。因此，基于上面公式得到的actor-critic 方法被称为 advantage actor-critic, 缩写 A2C。

A2C 属于 actor-critic 方法。有一个策略网络 $\pi (a|s;\theta )$,相当于演员，用于控制智能体运动。还有一个价值网络 $v(s;w)$,相当于评委，他的评分可以帮助策略网络 (演员) 改进技术。两个神经网络的结构与上一节中的完全相同，但是本节和上一节用不同的方法训练两个神经网络。

算法推导

训练价值网络：训练价值网络 $v(s;w)$ 的算法是从贝尔曼公式来的：
$$V_{\pi }(s_t)={\mathbb{E}}_{A_t\sim \pi (\cdot |s_t;\theta )}\left[{\mathbb{E}}_{S_{t+1}\sim p(\cdot |s_t,A_t)}\right[R_t+\gamma \cdot V_{\pi }\left(S_{t+1}\right)\left]\right].$$

我们对贝尔曼方程左右两边做近似：

• 方程左边的$V_{\pi }(s_t)$可以近似成 $v(s_t;\mathbf{w})$。$v(s_t;\mathbf{w})$ 是价值网络在 $t$ 时刻对 $V_{\pi }(s_t)$ 做出的估计。
• 方程右边的期望是关于当前时刻动作 $A_t$ 与下一时刻状态 $S_{t+1}$ 求的。给定当前状态$s_t$,智能体执行动作$a_t$,环境会给出奖励$r_t$ 和新的状态 $s_{t+1}$。用观测到的$r_t$、$s_{t+1}$ 对期望做蒙特卡洛近似，得到：

$$r_t+\gamma \cdot V_{\pi }(s_{t+1}).(8.3)$$

• 进一步把公式 (8.3) 中的 $V_{\pi }(s_{t+1})$ 近似成 $v(s_{t+1};\mathbf{w})$, 得到

​ $$\boxed{{\hat{y}}_t\triangleq r_t+\gamma \cdot v(s_{t+1};\mathbf{w}).}$$

​ 把它称作 TD 目标。它是价值网络在 $t+1$ 时刻对 $V_{\pi }(s_t)$ 做出的估计。

$v(s_t;\mathbf{w})$ 和${\hat{y}}_t$ 都是对动作价值$V_{\pi }(s_t)$ 的估计。由于${\hat{y}}_t$ 部分基于真实观测到的奖励$r_t$,我们认为${\hat{y}}_t$ 比 $v(s_t;w)$ 更可靠。所以把 ${\hat{y}}_t$ 固定住，更新 $w$, 使得 $v(s_t;\mathbf{w})$ 更接近 ${\hat{y}}_t$ 。

具体这样更新价值网络参数 $w$。定义损失函数

$$L(\mathbf{w})\triangleq \frac{1}{2}[v(s_t;\mathbf{w})-{\hat{y}}_t{]}^2.$$

设${\hat{v}}_t\triangleq v(s_t;w)$。损失函数的梯度是：

$${\nabla }_{\mathbf{w}}L\left(\mathbf{w}\right)=\underset{\mathrm{TD}\text{误差 }{\delta }_t}{\underbrace{\left({\hat{v}}_t-{\hat{y}}_t\right)}}\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}v(s_t;\mathbf{w}).$$
定义 TD 误差为 ${\delta }_t\triangleq {\hat{v}}_t-{\hat{y}}_t$。做一轮梯度下降更新 $w:$

$$\boxed{\mathbf{w}\leftarrow \mathbf{w}-\alpha \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}v(s_t;\mathbf{w}).}$$

这样可以让价值网络的预测 $v(s_t;\mathbf{w})$ 更接近 ${\hat{y}}_t$。

训练策略网络：A2C 从公式 (8.2)出发，对 $g(s,a;\theta )$ 做近似，记作 $\tilde{g}$, 然后用 $\tilde{g}$ 更新策略网络参数 $\theta$。下面我们做数学推导。回忆一下贝尔曼公式：
$$Q_{\pi }(s_t,a_t)={\mathbb{E}}_{S_{t+1}\sim p(\cdot |s_t,a_t)}[R_t+\gamma \cdot V_{\pi }(S_{t+1}\left)\right].$$
把近似策略梯度 $g(s_t,u_t;\mathbf{\theta })$ 中的 $Q_{\pi }(s_t,a_t)$ 替换成上面的期望，得到：

$$\begin{array}{rl}\mathbf{g}(s_t,a_t;\mathbf{\theta })& =\left[Q_{\pi }\left(s_t,a_t\right)-V_{\pi }\left(s_t\right)\right]\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a_t|s_t;\mathbf{\theta })\\ & \begin{array}{rc}=& \left[{\mathbb{E}}_{S_{t+1}}\right[R_t+\gamma \cdot V_{\pi }\left(S_{t+1}\right)]-V_{\pi }(s_t)]\cdot {\nabla }_{\theta }\ln \pi \left(a_t\right|s_t;\theta ).\end{array}\end{array}$$

当智能体执行动作 $a_t$ 之后，环境给出新的状态 $s_{t+1}$ 和奖励 $r_t$; 利用 $s_{t+1}$ 和 $r_t$ 对上面的期望做蒙特卡洛近似，得到：
$$\begin{array}{rcl}g(s_t,a_t;\theta )& \approx & [r_t+\gamma \cdot V_{\pi }(s_{t+1})-V_{\pi }(s_t\left)\right]\cdot {\nabla }_{\theta }\ln \pi \left(a_t\right|s_t;\theta ).\end{array}$$

进一步把状态价值函数$V_{\pi }(s)$ 替换成价值网络 $v(s;w)$, 得到：

$$\begin{array}{rcl}\tilde{\mathbf{g}}(s_t,a_t;\mathbf{\theta })& \triangleq & [\underset{\text{TD 目标 }{\hat{y}}_t}{\underbrace{r_t+\gamma \cdot v(s_{t+1};\mathbf{w})}}-v(s_t;\mathbf{w})]\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a_t|s_t;\mathbf{\theta }).\end{array}$$
前面定义了 TD 目标和 TD 误差：

$${\hat{y}}_t\triangleq r_t+\gamma \cdot v(s_{t+1};\mathbf{w})\text{和}{\delta }_t\triangleq v(s_t;\mathbf{w})-{\hat{y}}_t.$$
因此，可以把$\tilde{g}$写成：

$$\boxed{\tilde{\mathbf{g}}(s_t,a_t;\mathbf{\theta })\triangleq -{\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a_t|s_t;\mathbf{\theta }).}$$

$\tilde{g}$ 是 $g$ 的近似，所以也是策略梯度 ${\nabla }_{\theta }J(\theta )$ 的近似。用 $\tilde{g}$ 更新策略网络参数 $\theta$:
$$\theta \leftarrow \theta +\beta \cdot \tilde{\mathbf{g}}\left(s_t,a_t;\mathbf{\theta }\right).$$

这样可以让目标函数 $J(\theta )$ 变大。

策略网络与价值网络的关系 : A2C 中策略网络 (演员) 和价值网络 (评委) 的关系如图 8.4 所示。

智能体由策略网络 π 控制，与环境交互，并收集状态、动作、奖励。策略网络(演员) 基于状态 $s_t$ 做出动作 $a_t$。价值网络 (评委) 基于 $s_t$、$s_{t+1}$、$r_t$ 算出 TD 误差${\delta }_t$。策略网络(演员) 依靠 ${\delta }_t$ 来判断自己动作的好坏，从而改进自己的演技 (即参数 $\theta$)。

读者可能会有疑问: 价值网络$v$ 只知道两个状态$s_t$、$s_{t+1}$,而并不知道动作$a_t$,那么价值网络为什么能评价$a_t$ 的好坏呢？价值网络$v$ 告诉策略网络 $\pi$ 的唯一信息是 ${\delta }_t$。回顾一下 ${\delta }_t$ 的定义：
$$\begin{array}{rcl}-{\delta }_t& =& \underset{\text{TD 目标}{\hat{y}}_t}{\underbrace{r_t+\gamma \cdot v(s_{t+1};\mathbf{w})}}-\underset{\text{基线}}{\underbrace{v(s_t;\mathbf{w})}}.\end{array}$$

基线 $v(s_t;\mathbf{w})$ 是价值网络在 $t$ 时刻对 $\mathbb{E}[U_t]$ 的估计；此时智能体尚未执行动作 $a_t$。而 TD 目标 ${\hat{y}}_t$ 是价值网络在 $t+1$ 时刻对 $\mathbb{E}[U_t]$ 的估计；此时智能体已经执行动作 $a_t$ 。

• 如果${\hat{y}}_t>v(s_t;\mathbf{w})$,说明动作$a_t$ 很好，使得奖励$r_t$ 超出预期，或者新的状态$s_{t+1}$ 比预期好；这种情况下应该更新$\theta$,使得 $\pi (a_t|s_t;\theta )$ 变大。
• 如果${\hat{y}}_t<v(s_t;\mathbf{w})$,说明动作$a_t$ 不好，导致奖励$r_t$不及预期，或者新的状态$s_{t+1}$比预期差；这种情况下应该更新$\theta$,使得 $\pi (a_t|s_t;\theta )$ 减小。

综上所述，${\delta }_t$ 中虽然不包含动作$a_t$,但是 ${\delta }_t$ 可以间接反映出动作 $a_t$ 的好坏，可以帮助策略网络(演员) 改进演技。

训练流程

下面概括 A2C 训练流程。设当前策略网络参数是${\theta }_{\mathrm{now}}$,价值网络参数是$w_{\mathrm{now}}$。执行下面的步骤，将参数更新成 ${\theta }_{\mathrm{new}}$ 和 $w_{\mathrm{new}}$:

1. 观测到当前状态 $s_t$,根据策略网络做决策$:a_t\sim \pi (\cdot |s_t;{\theta }_{\mathrm{now}})$,并让智能体执行动作$a_t$。

2. 从环境中观测到奖励 $r_t$ 和新的状态 $s_{t+1}$。

3. 让价值网络打分：

$$\widehat{v_t}=v(s_t;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}})\text{和}{\hat{v}}_{t+1}=v(s_{t+1};{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}})$$

4. 计算 TD 目标和 TD 误差：

$$\widehat{y_t}=r_t+\gamma \cdot {\hat{v}}_{t+1}\text{和}{\delta }_t={\hat{v}}_t-{\hat{y}}_t.$$

5. 更新价值网络：

$$w_{\mathrm{new}}\leftarrow w_{\mathrm{now}}-\alpha \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}v\left(s_t;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}\right).$$

6. 更新策略网络：

$${\theta }_{\mathrm{new}}\leftarrow {\theta }_{\mathrm{now}}-\beta \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a_t|s_t;{\mathbf{\theta }}_{\mathrm{now}}).$$

注 此处训练策略网络和价值网络的方法属于同策略(on-policy),要求行为策略(behavion policy)与目标策略 (target policy) 相同，都是最新的策略网络 $\pi (a|s;{\theta }_{\mathrm{now}})$。不能使用经验回放，因为经验回放数组中的数据是用旧的策略网络 $\pi (a|s;{\theta }_{\mathrm{old}})$ 获取的，不能在当前重复利用。

用目标网络改进训练

上述训练价值网络的算法存在自举——即用价值网络自己的估值${\hat{v}}_{t+1}$去更新价值网络自己。为了缓解自举造成的偏差，可以使用目标网络(target network) 计算 TD 目标。把目标网络记作 $v(s;w^{-})$, 它的结构与价值网络的结构相同，但是参数不同。使用目标网络计算 TD 目标，那么 A2C 的训练就变成了：

1. 观测到当前状态 $s_t$,根据策略网络做决策$:a_t\sim \pi (\cdot |s_t;{\theta }_{\mathrm{now}})$, 并让智能体执行动作$a_t$。
2. 从环境中观测到奖励 $r_t$ 和新的状态 $s_{t+1}$。
3. 让价值网络给 $s_t$ 打分：

$$\widehat{v_t}=v(s_t;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}).$$

4. 让目标网络给 $s_{t+1}$ 打分：

$${\hat{v}}_{t+1}^{-}=v(s_{t+1};{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}^{-}).$$

5. 计算 TD 目标和 TD 误差：

$${\hat{y}}_t^{-}=r_t+\gamma \cdot {\hat{v}}_{t+1}^{-}\text{和}{\delta }_t={\hat{v}}_t-{\hat{y}}_t^{-}.$$

6. 更新价值网络：

$$w_{\mathrm{new}}\leftarrow w_{\mathrm{now}}-\alpha \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{w}}v(s_t;{\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}).$$

7. 更新策略网络：

$${\theta }_{\mathrm{new}}\leftarrow {\theta }_{\mathrm{now}}-\beta \cdot {\delta }_t\cdot {\nabla }_{\mathbf{\theta }}\ln \pi (a_t|s_t;{\mathbf{\theta }}_{\mathrm{now}}).$$

8. 设 $\tau \in (0,1)$ 是需要手动调的超参数。做加权平均更新目标网络的参数：

$$\overline{w_{\mathrm{new}}}\leftarrow \tau \cdot w_{\mathrm{new}}+\left(1-\tau \right)\cdot {\mathbf{w}}_{\mathrm{now}}^{-}.$$

总结

• 在策略梯度中加入基线 (baseline) 可以降低方差，显著提升实验效果。实践中常用$b=V_{\pi }(s)$ 作为基线。

• 可以用基线来改进 REINFORCE 算法。价值网络 $v(s;\mathbf{w})$ 近似状态价值函数 $V_{\pi }(s)$ ,把$v(s;\mathbf{w})$ 作为基线。用策略梯度上升来更新策略网络 $\pi (a|s;\theta )$。用蒙特卡洛(而非自举) 来更新价值网络 $v(s;\mathbf{w})$。

• 可以用基线来改进 actor-critic, 得到的方法叫做 advantage actor-critic(A2C),它也有一个策略网络 $\pi (a|s;\mathbf{\theta })$ 和一个价值网络 $v(s;\mathbf{\theta })$。用策略梯度上升来更新策略网络，用 TD 算法来更新价值网络。

后记

截至2024年1月29日20点11分，学习完这一章的内容：带baseline的策略梯度方法。明天是最后学习的一天，看是否能够结束这个系列。