采取# Review – Policy Gradient

G表示在采取一直到游戏结束所得到的cumulated reward。这个值是不稳定的，因为在某一个state采取同一个action，最后的结果不一定相同。因为state的变化也是有随机性的。

虽然经过多次实验后，可能会发现G最后会变成一个比较稳定的分布，那么理论上收集足够多的数据就能解决这一问题。但是因为policy gradient是一个on policy的方法，每次更新参数后又要重新收集数据。如果每次都要收集非常多的数据那也会造成效率的低下。

那么为了使G变得比较稳定，我们可以用G的期望值来代替，这就需要引入value based的方法。

Review – Q-Learning

代表使用actor 在遇到某一状态s后，接下来使用actor一直玩到游戏结束的cumulated reward的期望值。
代表使用actor 在遇到某一状态s后，强制使用a，接下来使用actor一直玩到游戏结束的cumulated reward的期望值。

Actor-Critic

Actor-Critic 的 Actor 的前生是 Policy Gradients , 这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作, 而 Q-learning 做这件事会很吃力。 那为什么不直接用 Policy Gradients 呢? 因为 Actor Critic 中的 Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法 , 能进行单步更新, 而传统的 Policy Gradients 则是回合更新, 这降低了学习效率。所以就想到把两者结合起来变成Actor-Critic

文章前面提到G是一个不稳定的值，我们要使用它的期望值来代替G。所以可以很容易想到，直接用来代替G的期望值。
而baseline就可以使用来代替

Advantage Actor-Critic

上面说到使用Q和V，这样就会使误差增加得更多，因为使用了不止一个网络。所以希望只使用V就能估计出Q。
由于在state 执行action
得到多少的reward,和会跳到什么state都是具有随机性的，所以需要加上期望值，即
现在我们拿掉期望值（不要太纠结可不可以直接拿掉，因为实验结果发现影响不大）
这样我们就实现了只用V就实现原来Q-V的式子。

由于刚才拿掉了期望值，所以现在的 r（某一个step得到的reward） 是有一定随机性的。但是相较于前文的G（从某一时间点t开始到结束的cumulated reward）， r 的方差会比G小很多。

红线的部分就是advantage函数。
执行过程：

1. actor 与环境做互动收集资料

2. 使用TD或MC以这些资料去估计value function

3. 套用

   
   去更新

4. 形成新的actor ,一直重复123步……

Tip1：actor和critic的参数可共享

在advantage actor-critic中我们要训练actor和critic这两个网络，两个网络都是输入状态s，来输出各自的结果。

以游戏为例子，输入的是游戏画面，前面的网络都是CNN在提取特征，这部分对actor和critic这两个网络来说都是一样的，所以前面几个层的网络参数是可以共享的。

Tip2：对actor的输出进行限制

这个限制是使输出的分布的熵尽量大（均匀分布的熵最大），即让actor采取不同动作的几率都差不多。这样才会多尝试不同的动作进行探索，而不是一直局限于使用那些已知的reward比较高的动作。

强化学习有一个问题就是训练过程很慢，为了解决这个问题就可以使用A3C算法。

Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

A3C和图中漫画的意思差不多，就是：既然一个actor训练速度慢，那就开多个actor，最后这些actor会把各自学到的经验集合起来，这样就实现数倍的训练速度。

具体过程是这样：

每个worker从global network复制参数
不同的worker与环境去做互动
不同的worker计算出各自的gradient
不同的worker把各自的gradient传回给global network
global network接收到gradient后进行参数更新
注意：假设worker 1一开始从global network复制到的参数是 ，在worker 1传回gradient之前，global network先收到其他worker的gradient并把参数更新到 ，这时worker 1仍然可以再传回gradient。

Pathwise Derivative Policy Gradient

以棋魂为例子，阿光作为actor下棋，佐为做critic。在原始的actor-critic中，佐为只判断阿光下的某一步棋好还是不好。而在Pathwise Derivative Policy Gradient中，critic会引导actor，让它知道采取什么动作才是好的。

具体来看这个算法。训练一个Actor，以状态s为输入，动作a为输出。训练一个Q function，以状态s和Actor输出的动作a为输入，以Q value为输出。这样就变成把Actor和Q function连接起来形成的一个大的网络。

在训练整个网络的时候，会固定住Q的参数，用gradient ascend的方法去调Actor的参数，使它输出的a最后能输出尽可能大的Q value。（类似于GAN，这里的Q是GAN里的discriminator，Actor则是GAN里的generator）

它的执行过程如上图。

1、actor 去和环境做互动收集资料。
2、根据这些资料来训练Q function的网络去估计Q value，训练好网络后把它的参数固定住。
3、训练Actor网络，使它输出的动作a送到Q function的网络中能得到大的Q value，一直沿着这个方向训练下去。
4、形成新的actor ，重复123步……
在这过程中，可以使用Q Learning使用到的技巧，比如exploration、replay buffer……