Lecture 1:intro_RL

作者: 六回彬 | 来源:发表于2019-11-25 12:12 被阅读0次

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一、关于RL

（一）强化学习的特征

强化学习和其他机器学习的不同之处：

没有监督者，只有一个reward标志
反馈有延迟，不是马上得到
时间很重要（序列）

监督学习时将独立同分布的数据进行学习，而强化学习的数据是有序列的。
agent的actions影响着随后接收到的数据。

我们需要应对的是一个动态系统，agent和外部环境进行交互，每一步都在影响着下一步，强化学习是一个主动学习的过程。

（二）强化学习的几个例子

直升机飞行特技表演
在backgammon游戏击败世界冠军
管理一个投资组合
控制发电站

通过调整不同的参数，优化效率
做一个机器人模仿人类走路
在很多Atari游戏中比人类表现还要好

二、强化学习问题

（一）reward

1、rewards

reward Rt是一个标量
表示在步骤t agent做的有多好
agent的工作是最大化累计的reward

强化学习基于奖励假设。

定义（奖励假设）

所有的目标都可以通过预期累计奖励最大化来描述。

agent 的目标是在一个episode中，采取措施，在episode结束时获得最大化的奖励

例如：每经历一个时间不长，都会有一个值为-1的奖励信号，在完成目标后，就会停下来。我们总的奖励就是你耗费的时间。现在我们有两个明确的木不爱，一个是最大化你的累计奖励，另一个是在最短的时间内达成目标。

2、Sequential Decision Making（顺序决策）

目标：选择actions来最大化未来总奖励
actions可能有长期后果
reward可能会有延迟
可能会牺牲即时奖励（reward）以获得更多长期奖励

（二）环境

1、agent and environment

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强化学习的数据来源就是action、observation、reward组成的序列。

agent在每一个时间步t：
- 执行action A_t
- 接收observation O_t
- 接收标量reward R_t
环境：
- 接收action A_t
- 发出observation O_t+1
- 发出标量reward R_t+1

（三）state

1、History and State

history就是Observation、actions、reward构成的序列

$H_t = O_1,R_1,A_1,...A_t-1,O_t,R_t$

agent目前所经历的一系列东西组成了history

agent 的输入：他所见到的东西，输出：做出的决定。
我们目标是创建一个history到action的映射

例如：到时间t所有可观察到的变量，有些变量虽然存在于环境中，但是agent不一定能观察到
例如：机器人或具体主体的感觉运动流
依靠history接下来会发生什么：
- agent 选择actions
- 环境选择observation/reward
State 是用来决定接下来会发生什么的信息
因为history太大，所有我们用state来代替history
state是history的函数：

$S_t=f(H_t)$

2、environment state

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环境状态是环境的私有表示
环境状态对agent不是可见、看不懂的，agent不能直接依靠环境状态来执行action
即使环境状态是可见的，他也可能包含不相关的信息。

题外话：多agent 系统，让其中一个agent把其他agent看作是环境的一部分。

3、agent state

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agent state是agent的内在表示
agent总结到目前为止发生的事情，根据agent state来决定下一步的action
agent state是用于强化学习算法的信息
agent state是历史的函数：

$S^a_t=f(H_t)$

4、information state

information state（也叫Markov state）包含了来自历史的所有有用的信息

定义：
当一个状态满足如下性质为一个Markov状态
$P\lbrack S_{t+1}\vert S_t\rbrack=P\lbrack S_{t+1}\vert S_1,...,S_t\rbrack$
下一时刻的状态仅由当前状态决定与过去的状态没有关系。

如果具有Markov性质，未来和过去是独立的，仅仅取决于当下的状态S，当你得到状态s后，只需要将st存储在这里，他具有Markov性质，你就可以让掉history的整个的其他部分，因为history对你起到的帮助比不上state，因为状态决定未来该采取什么行动，状态可以嗲表整个的history，这样更加精简，是一种更好的方式。
一旦状态已知，history就可以让掉了
状态是对未来的充分统计
Markov state包含了足够多的信息，来得出未来所有的奖励
环境状态是Markov性质的
history是Markov性质

5、Fully Observable Environment

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agent可以直接观察到环境状态

$O_t = S^a_t=s^e_t$

agent state = environment state = information state
这是一个Markov decision process（MDP）

6、部分可观察环境

agent不能直接观察到环境
- 例如：一个机器人的摄像机视觉不能直接告诉他自己的绝对位置
agent state 不等于environment state
这是一个partially observable Markov decision process（POMDP）
agent必须建筑自己的state representation
- 全部的历史： $S^a_t=H_t$
  记住到目前为止每次的观测、动作和奖励
- Beliefs of environment state：
  不相信每一步都是正确的，只是有一定概率是正确的。
  $S^a_t=(P[S^e_t=s^1],...,P[S^e_t=s^n])$
- RNN：
  $S_t^a=\sigma(S_{t-1}^aW_s+O_tW_0)$
  通过线性组合的方式得到最新的状态

三、inside An RL Agent

（一）一个RL agent的要素

一个RL agent可能包含下列一个或多个因素：
- policy:agent 的行为函数。输入为状态，输出为行动决策
- value function：评估每个状态或行动有多好
- Model：agent 的环境表示，agent眼里的环境，可以用于判断环境的变化。

（二）Policy

一个policy是一个agent的行为
是state到action的映射
确定性的policy： $a=\pi(s)$
随机policy： $a=\pi(a\vert s)=P\lbrack A_t=a\vert S_t=s\rbrack$

（三）value function

value function是对未来奖励的预测，告诉我们在未来奖励预期会有多少
用来评估state的好坏
因此要在动作之间进行选择
$V_\pi(s)=E_\pi\lbrack R_{t+1}+\gamma R_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+...\vert S_t=s\rbrack$

看多远会根据gamma大小，一步一步降低奖励，已知到我们可以忽略掉的程度。

（四）Model

model并不是环境本身，它对预测环境变化很有用处，model会学习环境的行为。model可以用来确定计划，model对下一步的行动很有用。

model预测环境会做什么
model有两个：
- transition model：用来预测下一个状态，预测环境的动态变化， P 一侧下一个状态
- reward model：用模型来估计我们得到的奖励，预测下一个immediate reward
  
  在这里插入图片描述
  
  根据先前的状态和动作，环境所处的下一个状态的概率

预期的奖励是基于先前的状态和行动

model 并不是必须的，还有无model的方法。

（五）Maze Example：Policy

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一旦得到这个映射，那么你就可以读入数据，然后采取行动最终达到目标。

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状态到行动的映射。

（六）Maze Example：value function

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数字表示每个状态s的
很容易创建一个最佳的policy。对我们最优化偏好很有用

（七）Maze Example：Model

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网格布局代表transition model
数字代表从每个状态s得到的immediate reward

agent可能有一个环境的内部模型
动态：行动会改变状态
rewards：每个状态会获得多少奖励
model可能是不完美的

（八）RL agents的种类(1)

value based
- No policy（Implicit）
- value function
  通过value函数来挑选最优的action
policy based
policy
No value Function
包含每种数据结构，在不适用value函数的情况下尽可能得到多的奖励
Actor critic
policy
value Function

（九）RL agents的种类(2)

Model Free
policy and/or value function
no model
不会尝试去理解环境，并不会创造一个动态特性模型表征直升机如何运动，不需要知道环境的状态
model Based
policy and/or value function
model

（十）RL agent 分类

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四、Problems within RL

（一）learning and planning

在顺序决策中两个基本问题

强化学习：
- 环境刚开始是未知的
- agent和环境交互
- agent改善policy
规划（plannning）：
- 环境模型是已知的
- agent使用其模型执行计算（无需任何外部交互）
- agent改善自己的policy
- 又名deliberation, reasoning, introspection, pondering,thought, search

（二）Atari Example: Reinforcement Learning

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游戏的规则未知
直接从交互的game-play中学习
在操纵杆上选择动作，查看像素和分数

（三）Atari Example: Planning

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游戏规则已知
可以查询模拟器
- agent大脑中的完美模型
如果我从状态s采取action
- 下一个状态是什么
- 得分是什么
提前计划以找到最佳policy
比如：tree search

（四）探索和开发

强化学习就像是反复试验的学习
agent应该从其环境经验中发现一个好的策略
而不会在沿途损失太多的reward

探索会发现有关环境的更多信息，有选择地放弃某些奖励。
开发会利用已知信息来最大化回报，开发利用已有的信息
探索和开发通常很重要

比如：虽然你觉得往左边走比较好，右边没怎么探索，但也许走右边可以得到更大的回报。

探索和开发问题是专属于强化学习的问题。

（五）predication and control

prediction：评估未来
- 提供一个policy
  遵循现在的policy，在未来我会做的怎么样
control：优化未来
- 找到最好的policy

先解决predication的问题，进而解决control问题

Lecture 1:intro_RL

一、关于RL

（一）强化学习的特征

（二）强化学习的几个例子

二、强化学习问题

（一）reward

1、rewards

2、Sequential Decision Making（顺序决策）

（二）环境

1、agent and environment

（三）state

1、History and State

2、environment state

3、agent state

4、information state

5、Fully Observable Environment

6、部分可观察环境

三、inside An RL Agent

（一）一个RL agent的要素

（二）Policy

（三）value function

（四）Model

（五）Maze Example：Policy

（六）Maze Example：value function

（七）Maze Example：Model

（八）RL agents的种类(1)

（九）RL agents的种类(2)

（十）RL agent 分类

四、Problems within RL

（一）learning and planning

（二）Atari Example: Reinforcement Learning

（三）Atari Example: Planning

（四）探索和开发

（五）predication and control

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