Labs 導讀

你是否想象過機器人也可以成為游戲領域的超級高手？是時候讓你的幻想成為現(xiàn)實，深度強化學習這位頭號玩家來啦！這是一個令人興奮又神秘的領域，簡單來說，它就是讓計算機像人類一樣學習和玩游戲。深度強化學習的學習過程就像是一場盛大的冒險，只不過主角不再是你，而是一臺智能機器。在這個冒險的旅程中，機器會探索各種各樣的環(huán)境，在探索的過程中，機器需要學習如何在這個世界中生存，這個過程就像一段傳奇的武俠故事，從小小菜鳥開始，一路闖蕩，跌跌撞撞，最后成長為一代巨俠！那么深度強化學習的原理是怎樣的呢？讓我們來一起看看吧。

Part 01、深度學習

深度強化學習融合了深度學習和強化學習，深度學習讓機器可以處理復雜的問題。這就像是機器有了一個超級大腦，深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓它可以處理更多的信息，并做出更聰明的決策。這樣一來，機器可以在各種各樣的游戲中展現(xiàn)出驚人的技能，從圍棋、超級馬里奧到復雜的電子游戲，通通難不倒它。我們先來介紹一下深度學習。

深度學習是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法，其目的是通過多層神經(jīng)元的組合計算來挖掘樣本數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)分類等任務。當前常見的深度學習應用領域有圖像識別、自然語言處理、深度強化學習等等。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的核心組成部分，它由多個神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡層疊加而成，神經(jīng)網(wǎng)絡依據(jù)自身的狀態(tài)對外界輸入信息做出響應，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的智能處理。神經(jīng)元是深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的基本單位，其設計模仿了自然界中的生物神經(jīng)元的工作機制：通過接收外界的刺激信號而興奮，內部對信號進行處理，之后將信號傳導到下一個神經(jīng)元。

多個擁有輸入和輸出的神經(jīng)元組成一層神經(jīng)網(wǎng)絡，多層神經(jīng)網(wǎng)絡疊加則構成了深度神經(jīng)網(wǎng)絡，與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡相比，深度神經(jīng)網(wǎng)絡能夠學習到更復雜的特征表示，并在許多任務上取得了更優(yōu)秀的性能。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡通常由多個層組成，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，上一層網(wǎng)絡的輸出將作為下一層網(wǎng)絡的輸入，其中，接收外界輸入的網(wǎng)絡層被稱作輸入層，最終輸出結果的網(wǎng)絡層被稱作輸出層，剩余中間網(wǎng)絡層均被稱為隱含層。深度神經(jīng)網(wǎng)絡的層與層之間的連接形成了一張復雜的圖結構，稱為神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構。神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越深，包含的可訓練參數(shù)就越多，訓練時的計算量就越大。

Part 02、強化學習

接下來，我們介紹一下強化學習。

機器學習方法通常分為三類：有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。強化學習作為機器學習中的一種重要類型，常用于處理連續(xù)決策問題，不同于前兩種學習方式，強化學習更注重于從與環(huán)境的交互行為中學習并改進自身策略。強化學習涉及到智能體（agent）和環(huán)境（environment）兩個概念，其中，智能體代表強化學習算法的交互實體，環(huán)境代表與智能體交互的外部環(huán)境模型。

智能體的學習模式如圖3所示，首先，智能體觀測環(huán)境，獲取當前的環(huán)境狀態(tài)State，然后通過自身當前的策略制定行為Action并將其執(zhí)行。智能體的動作會影響環(huán)境，環(huán)境會對該行為做出反饋，即給智能體一個即時獎勵信號Reward，同時環(huán)境狀態(tài)發(fā)生改變，到達下一新狀態(tài)，智能體繼續(xù)觀測環(huán)境，獲取新的環(huán)境狀態(tài)，繼而制定下一個行為。智能體反復迭代與環(huán)境之間的交互行為，根據(jù)層層反饋不斷改進策略，以達到最大化累積獎勵的探索目標。

舉個例子，在智能機器的探索過程中，機器并不會被告知應該怎么做，而是通過試錯來使它學習。當它嘗試一種行動，比如在超級馬里奧游戲中跳躍，它可能會得到積極的獎勵，比如得分增加；或者得到消極的獎勵，比如游戲角色受傷。通過不斷嘗試和反饋，機器逐漸學會了在不同情況下采取最優(yōu)的行動，就像我們在現(xiàn)實生活中學習避免犯同樣的錯誤一樣。

在強化學習中，為了避免過擬合和提高泛化能力，通常采用探索和利用的策略。探索策略是指在學習過程中，以一定的概率選擇未經(jīng)歷過的動作，以便學習更加全面和深入的策略。利用策略是指在學習過程中，以一定的概率選擇已經(jīng)證明有效的動作，以獲得更高的累積獎勵。

Part 03、深度強化學習

接下來，介紹我們的主角——深度強化學習。

深度強化學習是強化學習與深度學習的結合。借助于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的計算優(yōu)勢和感知優(yōu)勢，深度強化學習算法對具有復雜的高維狀態(tài)空間和高維動作空間的環(huán)境的探索能力有了長足進步，對狀態(tài)價值和動作價值的求解能力也得到顯著提升。深度強化學習神經(jīng)網(wǎng)絡可以接收高維輸入，在與環(huán)境的交互中學習最優(yōu)控制策略并輸出動作，廣泛應用于實時決策、智能機器人、游戲博弈等多個領域。

Deep-Q-Network（DQN）是深度強化學習領域里程碑式的算法，該算法由DeepMind在2013年提出，首次將深度學習方法與強化學習方法融合，開辟了深度強化學習研究的先河。

DQN算法旨在解決傳統(tǒng)Q-learning算法在處理高維狀態(tài)空間時出現(xiàn)的問題。

傳統(tǒng)Q-learning算法維護一張S-A表來記錄在每個狀態(tài)下采取每個動作對應的價值Q，通過查詢S-A表，智能體在每一個狀態(tài)下都選取具有最大價值的動作，也就實現(xiàn)了智能體的最優(yōu)控制。

S-A表存在一定的局限性，其使用前提是S-A的組合為有限值，當S-A組合無法窮舉時，則無法通過查詢S-A表的方式選取最優(yōu)動作，同時，在S-A組合數(shù)量超出算力承受范圍時，查詢Q表的復雜度也是極高的。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的擬合能力，DQN繼承了Q-learning的思想，但采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡來替代S-A表。

通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，使其能根據(jù)狀態(tài)輸出對應狀態(tài)下動作的價值。模型的損失函數(shù)：

其中為Q值的目標值，損失函數(shù)表示了當前估計Q值與目標Q值之間的差距。通過使用梯度下降方法最小化損失函數(shù)，來進行對網(wǎng)絡的訓練。

需要注意到，Q-Net在更新時參數(shù)發(fā)生變化，則的值發(fā)生變化，但同時的值也發(fā)生了變化，即模型追求的目標Q值處于一種變化的狀態(tài)，具有不穩(wěn)定性，以變動的目標值來訓練網(wǎng)絡則導致估計值也陷入不穩(wěn)定的狀態(tài)，因此DQN算法引入了另一個網(wǎng)絡結構Target-Net。Target-Net的網(wǎng)絡結構與Q-Net完全相同，在訓練過程中，DQN算法使用Target-Net來生成目標Q值，而不是Q-Net。Target-Net保持穩(wěn)定的權重，使用Target-Net生成的目標Q值來計算損失函數(shù)，這可以有效解決目標Q值的不穩(wěn)定性和發(fā)散問題。Target-Net處于慢更新狀態(tài)，每隔一定的時間步，Target-Net使用Q-Net的參數(shù)來實現(xiàn)自身的更新：

其中表示Target-Net的參數(shù)，表示Q-Net的參數(shù)，參數(shù)用來調整更新幅度。

DQN算法在Atari游戲中取得了優(yōu)異的表現(xiàn)，它的成功也促進了更多深度學習與強化學習融合研究的發(fā)展。

Part 04、深度強化學習的經(jīng)驗回放機制

深度強化學習智能體的交互行為可以用四元組來記錄，其中s為t時刻的環(huán)境狀態(tài)，a為t時刻的智能體動作，r為t時刻的獎勵，為t+1時刻的環(huán)境狀態(tài)。通過對該交互記錄進行計算，可以得到損失函數(shù)用于訓練網(wǎng)絡。

傳統(tǒng)的Q-learning算法使用的是在線更新方式，每次訓練都只使用當前的交互記錄，訓練結束后就會丟棄該條交互記錄，繼續(xù)采集新記錄，這種方式更新較慢。事實上，模型每次采集的記錄可以重復使用。通過使用一個經(jīng)驗回放池來存儲智能體交互產生的記錄樣本，然后從經(jīng)驗回放池批量采集經(jīng)驗進行網(wǎng)絡訓練，可以增加樣本的利用率，減少采樣壓力。在實際應用中，要當經(jīng)驗回放池中存儲了足夠數(shù)量的經(jīng)驗后才會開始采樣并更新網(wǎng)絡，當經(jīng)驗回放池的容量達到上限時，每存進一條新樣本，就會以先進先出的方式刪除最早進入經(jīng)驗池的一條樣本。

同時，在一些連續(xù)場景如游戲場景中，當前的畫面狀態(tài)與下一時刻的畫面狀態(tài)會比較接近，導致兩個相鄰的樣本間據(jù)有很強的相關性，如果對樣本進行順序采樣，則可能導致網(wǎng)絡更新過擬合。所以經(jīng)驗回放池在設計上采用了隨機抽樣的方式，降低采樣結果之間的關聯(lián)，該隨機采樣方式可以提升模型訓練的效果。

Part 05、總結

近年來，深度強化學習像一顆新星冉冉升起，迎來了研究的熱潮，同時研究的成果也被各大主流媒體爭相報道，比如擊敗人類圍棋世界冠軍的AlphaGo、擊敗DOTA2世界冠軍戰(zhàn)隊的OpenAI Five、擊敗KPL頂尖戰(zhàn)隊的騰訊AI-絕悟等等，深度強化學習展現(xiàn)出了越來越令人驚奇的潛力。

當然，深度強化學習不僅僅局限于應用在游戲領域，它在許多領域都有著應用潛力，比如自動駕駛、金融交易和醫(yī)療保健等領域，就連當下大放異彩的ChatGPT也應用了深度強化學習。

深度強化學習不僅是讓機器變得更智能，更重要的是，它讓科技變得更加有趣和有益。讓我們期待未來，看看深度強化學習會帶給我們怎樣的驚喜吧！