强化学习复习笔记
Outline
Actor-Critic
学习价值函数，也学习策略。
使用Critic减少方差：
蒙特卡洛策略梯度具有高方差。
使用critic来评估动作- 价值函数：
Actor-critic 算法包含两组参数：
Critic 更新动作 -价值函数参数 w
Actor 更新策略参数 θ, 更新方向由 critic 提供
使用近似策略梯度：
Critic 的作用是: 策略评估
当前参数 θ 下策略 πθ 的表现如何?
例如 蒙特卡洛策略评估 时间差分学习 TD(λ)
也可以使用例如最小二乘策略评估法
基于动作 -价值的 Actor-Critic
使用线性价值函数逼近器Qw(s, a) = ϕ(s, a)Tw ， Critic线性TD(0)更新w，Actor策略梯度更新θ
使用逼近的方法计算策略梯度会引入偏差 ，带有偏差的策略梯度不一定能学到正确的解。
如果选择合理的价值函数逼近器，可以有效避免偏差问题，也就是说仍然能沿着正确的策略梯度训练 。
兼容的函数逼近
定理
如果下面两个条件能够满足:
1 价值函数逼近器对策略是兼容的
2 价值函数的参数 w 最小化均方误差
那么基于价值的策略梯度和真实的策略梯度是相同的
证明 ：
如果一组参数 w 能够最小化均方误差, 那么 ε 关于 w 的梯度一 定等于零
所以 Qw(s, a) 能够直接代入到策略梯度公式中
Actor（玩家）：为了玩转这个游戏得到尽量高的reward，需要一个策略：输入state，输出action，即上面的第2步。（可以用神经网络来近似这个函数。剩下的任务就是如何训练神经网络，得更高的reward。这个网络就被称为actor）
Critic（评委）：因为actor是基于策略policy的所以需要critic来计算出对应actor的value来反馈给actor，告诉他表现得好不好。所以就要使用到之前的Q值。（当然这个Q-function所以也可以用神经网络来近似。这个网络被称为critic。)
Actor 基于概率选行为, Critic 基于 Actor 的行为评判行为的得分, Actor 根据 Critic 的评分修改选行为的概率。
Actor Critic 优点：可以进行单步更新, 相较于传统的PG回合更新要快。
Actor Critic 缺点：Actor的行为取决于 Critic 的Value，但是因为 Critic本身就很难收敛和actor一起更新的话就更难收敛了。
（为了解决收敛问题， Deepmind 提出了 Actor Critic 升级版 Deep Deterministic Policy Gradient，后者融合了 DQN 的优势,解决了收敛难的问题。）
target一个是期望，一个是均方误差。
优势函数
使用基准 (Baseline) 减小方差：
在策略梯度公式中减去一个基准函数 B(s) ，这样可以在不改变期望的前提下有效减小方差。
减去一个基准函数不会对结果训练目标有影响。
一个比较好的基准函数是状态价值函数 B(s) = Vπθ(s) 因此可以使用优势函数Aπθ(s, a) 重新定义策略梯度公式
优势函数就是原来的Q函数减去一个基准函数
估计优势函数
优势函数可以明显减小策略梯度的方差（中心化）
所以 critic 应该以估计优势函数作为目标
例如同时估计 Vπθ(s) 和 Qπθ(s, a)
使用两个函数逼近器和两组参数向量
使用例如 TD 学习的方法同时对两个价值函数更新
对于真实的价值函数 Vπθ(s), TD 误差 δπθ
是关于优势函数的无偏估计
所以我们可以使用 TD 误差来计算策略梯度
在实际应用中会使用近似的 TD 误差
这种方法只需要一组 critic 参数 v
不同时间尺度的 Critics
Critic 可以从不同的时间尺度, 以多种目标来估计价值函数Vv(s)
回顾：
对 MC, 目标是回报 vt
对 TD(0), 目标是 TD 目标 r + γVv(s′)
对前向 TD(λ), 目标是 λ-回报 Gλ t
对后向 TD(λ), 使用资格迹
不同时间尺度的 Actors
策略梯度同样可以在不同的时间尺度下进行估计
蒙特卡洛策略梯度法基于完整的回报计算误差
Actor-critic 策略梯度法使用一步 TD 误差
策略梯度 + 资格迹
和前向 TD(λ) 一样, 策略梯度可以混合使用不同的时间尺度
其中 Gλ t - Vv(st) 是关于优势函数有偏差的估计
同后向 TD(λ) 一样, 可以使用资格迹，使用 ϕ(s) = rθ log πθ(s, a) 替代原始 TD(λ) 算法
这种更新方式可以应用于在线问题, 非完整的序列
其它的策略梯度方差
梯度上升算法可以沿着任意一个上升的方向
一个好的上升方向可以显著加速收敛过程
一个策略可以使用不同的参数表示, 但是动作选择概率可以保持不变
例如在 softmax 策略中对所有的动作都增加它们的得分
基本梯度 (vanilla gradient) 法容易受这类多种参数表示的影响
自然策略梯度
自然策略梯度和参数独立无关
它是对策略做一个微小, 固定的改变后, 寻找与基本梯度最接近的上升方向
其中 Gθ 是 Fisher 信息矩阵
自然 Actor-Critic
使用兼容的函数逼近
所以自然策略梯度简化为
即 actor 参数的更新方向等于 critic 参数
策略梯度算法总结
策略梯度具有多种等价的表示形式
每种都可以对应一个随机梯度上升算法
Critic 使用策略评估 (例如 MC 或 TD 学习法) 来估计Qπ(s, a), Aπ(s, a), Vπ(s)
