DQN 笔记 State-action Value Function(Q-function)

Posted 2021-12-24 UQI-LIUWJ

1 State-action Value Function(Q-function)

1.1 和 状态价值函数的对比

        在DQN笔记：MC & TD_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 中，状态价值函数的输入是一个状态。它是根据状态去计算出，看到这个状态以后，累积奖励的期望是多少。

        状态-动作价值函数【State-action Value Function】的输入是一个状态、动作对。它的意思是说，在某一个状态采取某一个动作，假设我们都使用演员 π ，得到的累积奖励的期望值有多大。

1.2 一个需要注意的问题

        有一个需要注意的问题是，这个演员π，在看到状态 s 的时候，它采取的动作不一定是 a。

        Q-function 假设在状态 s 强制采取动作 a。不管你现在考虑的这个演员π， 它会不会采取动作 a，这不重要。在状态 s 强制采取动作 a。

        接下来的状态就进入”自动模式“，让演员π 按照他设定的策略继续玩下去。这样得到的期望奖励才是

1.3 两种写法

Q-function 有两种写法：

• 输入是状态跟动作，输出就是一个标量；

• 输入是一个状态，输出就是好几个值。

        假设动作是离散的，动作就只有 3 个可能：往左往右或是开火。

        那这个 Q-function 输出的 3 个值就分别代表 a 是向左的时候的 Q 值，a 是向右的时候的 Q 值，还有 a 是开火的时候的 Q 值。

        要注意的事情是，这种写法只有离散动作才能够使用。如果动作是无法穷举的，你只能够用第一种写法，不能用第二种写法。

2 策略改进

        有了这个 Q-function，我们就可以决定要采取哪一个动作，我们就可以进行策略改进(Policy Improvement)了。

2.1 大致思路

        大致思路如下，假设你有一个初始的演员π，这个 π 跟环境互动，会收集数据。

        接下来学习一个演员π的 Q 值（衡量一下π 在某一个状态强制采取某一个动作，接下来用π 这个策略 会得到的期望奖励）【TD，MC皆可】

        学习出一个 Q-function 以后，就可以去找一个新的策略 π′ ，π′ 一定会比原来的策略π 还要好。

         这样一直循环下去，policy 就会越来越好。

2.2 什么是更好的策略？

        这边”好“是说，对所有可能的状态 s 而言，。        

        也就是说我们走到同一个状态 s 的时候，如果拿π 继续跟环境互动下去，我们得到的奖励一定会小于等于用π′ 跟环境互动下去得到的奖励。

2.3 如何找更好的策略？

        有了 Q-function 以后，怎么找这个 π′ 呢？

         我们可以根据上式来查找 π′ 

        假设你已经学习出π 的 Q-function，今天在某一个状态 s，你把所有可能的动作 a 都一一带入这个 Q-function，看看哪一个 a 可以让 Q-function 的值最大，那这个动作就是π′ 会采取的动作。

        这边要注意一下，给定这个状态 s，你的策略π 并不一定会采取动作a，我们是给定某一个状态 s 强制采取动作 a，用π 继续互动下去得到的期望奖励，这个才是 Q-function 的定义。

2.4 为什么用决定出来的 π′ 一定会比π 好？

        这里也就是要说明，假设有一个策略叫做 π′，它是由决定的。我们要证对所有的状态 s 而言，。

        首先，。因为在状态 s根据π 这个演员，它会采取的动作就是π(s)

         同时，我们根据策略更新的方式，知道：（因为 a 是所有动作里面可以让 Q 最大的那个动作）

         而最大的那个动作就是π′(s)，所以有：

        于是有：

        

         而 π只是当前状态为s的时候，是会导致最大的Q(s,a)，之后的各个状态s'，则不一定是最大的Q(s',a)。而π' 会保证所有的状态s，Q(s,a)都是最大的。所以后者一定大于等于前者。

 

所以，我们可以估计某一个策略的 Q-function，接下来你就可以找到另外一个策略 π′ 比原来的策略还要更好。

3 target network

         我们在学习 Q-function 的时候，也会用到 TD：在状态st​，你采取动作at​ 以后，你得到奖励rt​ ，然后跳到状态。然后根据这个 Q-function，会得到：

        

         所以在学习的时候，我们希望我们的Q-function，输入st​,at​ 得到的值，跟输入, 得到的值中间，我们希望它差了一个rt​。

         但是实际上这样的一个输入并不好学习。

        假设这是一个回归问题， 是网络的输出，是目标，你会发现目标也是会随着训练过程而动的。

        当然要实现这样的训练，其实也没有问题，就是你在做反向传播的时候，的参数会被更新，这样会导致训练变得不太稳定，因为假设你把当作你模型的输出，当作目标的话，你要去拟合的目标是一直在变的，这种一直在变的目标的训练是不太好训练的。

       解决方法是，你会把其中一个 Q 网络，通常是你会把右边这个 Q 网络固定住。

        也就是说你在训练的时候，你只更新左边的 Q 网络的参数，而右边的 Q 网络的参数会被固定住。

        因为右边的 Q 网络负责产生目标，所以叫 目标网络 target network。
        因为目标网络是固定的，所以你现在得到的目标的值也是固定的。

        因为目标网络是固定的，我们只调左边网络的参数，它就变成是一个回归问题。

         在实现的时候，可以左边的 Q 网络更新好几次以后，再去用更新过的 Q 网络替换这个目标网络。

        但左右两个Q网络不要一起动，它们两个一起动的话，结果会很容易不稳定。

（思路和PPO 有点类似强化学习笔记：PPO 【近端策略优化（Proximal Policy Optimization）】_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客_ppo算法

 3.1 形象的例子诠释target network

        我们可以通过猫追老鼠的例子来直观地理解为什么要 fix target network。猫是 Q estimation，老鼠是 Q target。一开始的话，猫离老鼠很远，所以我们想让这个猫追上老鼠。

        

         因为 Q target 也是跟模型参数相关的，所以每次优化后，Q target 也会动。这就导致一个问题，猫和老鼠都在动。

        

         然后它们就会在优化空间里面到处乱动，就会产生非常奇怪的优化轨迹，这就使得训练过程十分不稳定。

        

        所以我们可以固定 Q target，让老鼠动得不是那么频繁，可能让它每 5 步动一次，猫则是每一步都在动。

        如果老鼠每 5 次动一步的话，猫就有足够的时间来接近老鼠。然后它们之间的距离会随着优化过程越来越小，最后它们就可以拟合，拟合过后就可以得到一个最好的Q 网络。

 4 探索

4.1 遇到的问题

        当我们使用 Q-function 的时候，policy 完全取决于 Q-function。给定某一个状态，你就穷举所有的 a， 看哪个 a 可以让 Q 值最大，它就是采取的动作。——value based
        这个跟策略梯度不一样，在做策略梯度的时候，输出其实是随机的。我们输出一组动作的概率分布，根据这组动作的概率分布去做采样， 所以在策略梯度里面，你每次采取的动作是不一样的，是有随机性的。——policy based

        强化学习笔记：Policy-based Approach_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

        而对于Q-function，如果每次采取的动作总是固定的，会有什么问题呢？

         会遇到的问题就是这不是一个好的收集数据的方式。因为计算Q(S,a)的时候，除了第一步强制指定的动作a之外，之后的每一步都只确定性地取决策，丧失了exploration的机制。

4.2 解决方法

        这个问题其实就是探索-利用窘境(Exploration-Exploitation dilemma)问题。

        我们使用Epsilon Greedy(ε-greedy) ,和generalized policy iteration with MC 中的一致