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公眾號後天回復「20180803」
作者 | Robbie Allen
編譯 | 專知
整理 | Sanglei, Shengsheng
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今天，我們將構建一個深度Q網絡，為環境中的agent實現一個可以獲取環境狀態信息以及近似Q-value的神經網絡。
多虧這個模型，我們才可以使用agent打Doom遊戲。
在這篇文章中，你將學到：
在Q-learning中加入「Deep」
我們基於Q-learning方法構建了一個可以玩Frozen Lake遊戲的agent。當時實現了Q-learing方法並可以更新Q-table。以此表作為「備忘錄」來幫助我們找到當給定環境狀態時，在未來獲得最佳獎勵的行為。這是一個好策略，但卻擴展性很低。
今天，我們將創建一個可以玩Doom的agent。Doom內的環境非常巨大（百萬級的狀態集）。創建Q-table並更新它們非常不易。最好的做法是，構建一個神經網絡，以近似得出各個狀態下行為的Q-values。
如何令深度Q學習工作呢？
這看起來非常複雜，但我們將一步一步完成解釋。我們的深度Q神經網絡的每次輸入是4幀圖片，輸出為各環境下的每個可選行為的Q-values向量。我們需要找到向量中最大的Q-value，以幫我們做出最好的行為決策。
開始，agent的錯誤很多，但一段時間後，就可以將每幀畫面（環境）與最好的行為關聯起來
預處理部分
預處理是非常重要的一步，我們希望減少狀態的複雜度，以幫助減少訓練過程所需的計算時間。
首先，我們將每幀圖像轉換為灰度圖，因為在我們的例子中，色彩並沒有提供很多的重要信息。之後，我們將每幀圖片切分，在例子中，屋頂的價值並不大。最後，減少幀的大小，並將每四幀分為一組。
Temporal limitation問題
關於這個問題，Arthur Juliani在他的文章中給出了詳細的解釋。他提出了一個想法，通過LSTM神經網絡解決這一問題。但是，我認為對於初學者來說，將多個幀分成一組的方法更加合適。
你也許會問，為什麼需要將每幀圖片分為一組？這是由於可以幫我們解決temporal limitation問題。具體例子如下，在Pong遊戲中，當你看到這一幀：
你能告訴我這個球會往哪去嗎?當然不行，因為只有一幀圖片是無法做出判斷的。但是如果增加幾幀信息，就可以很清晰的知道球正朝右邊運動。
對於我們的Doom agent來說，道理相同，如果一次只輸入一幀，則無法知道運動細節，也就則無法做出正確的決策了。
使用卷積神經網絡
這些幀圖片將使用三個卷積層進行處理。這些網絡層可以允許agent發現圖片之間的空間關係。
如果你對卷積方法不是很了解，那麼可以閱讀如下文章。
每個卷積層將使用ELU作為激活函數。在網絡中，我們採用一個使用激活函數為ELU的全連接層、一個輸出層（採用線性激活函數的全連接層）來為每個行為計算Q-value值。
經驗回放：給觀察經驗帶來更大的效率
經驗回放可以幫我們解決兩個問題：
我將解釋這兩種概念。這部分的靈感來自於Udacity中深度學習基礎的深度Q學習章節。
1、避免遺忘之前的經驗
這裡遇到各大問題：由於環境與行為間的高相關性，權重是可變化的。
在每一個時間步中，我們都會接受一個元祖（狀態、行為、反饋、新狀態），模型從中學習並獲得經驗。
我們的問題是在與環境的交互過程中獲得了連續樣本，並且它傾向於忘記之前的經驗。例如，如果我們完成了第一級到第二級的行為，隨著時間的推移，agent將傾向於忘記它是如何從第一級運動到第二級的。
在多個時間點使用之前的行為，將有助於學習進程變得更加高效。
我們的解決辦法是，創建一個「回放緩存」，其中存儲的經驗元祖將於環境進行交互，之後我們採樣到部分樣本，輸入至神經網絡中。
2、減少經驗間的相關性
此處有另一個問題，我們知道每個行為都會對下一個狀態產生影響。輸出一組經驗元組序列，有可能存在很高的相關性。如果我們在序列順序上進行訓練，有可能會使agent被相關性所影響。
通過對經驗回放的隨機採樣，可以破壞這種相關性。以預防agent災難性的震蕩於消散。
可以通過例子來簡單理解一下，首先，我們使用第一個射手，對面是一個怪獸，可以從左運動到右。我們有兩把槍於兩個可選動作，向左開槍與向右開槍。
我們通過經驗學習，如果擊中怪獸，怪獸從相同方向過來的概率為70%，在這個例子中，這就是我們經驗元組的相關性。
開始訓練，agent看到怪獸在右邊，並且使用右邊的搶開槍，正確！然後，下一個怪獸也從右邊經過（70%概率），並且agent同樣朝右開槍，再一次答對了！
問題在於這個方法增加了朝右開槍的評估值。
如果agent無法看到足夠多的左邊的例子（30%概率），那麼agent將認為朝右開槍始終是對的，而不關心其他的因素。
我們有兩種平行策略去解決這一問題。
首先，必須停止從環境的交互中學習，開始嘗試不同的方法，採用些隨機發現的狀態空間。並將結果保存至回放緩存中。
之後，可以調用這些經驗，並從其中學習，返回並更新值函數。
最後，將獲得一組更好的樣例，可以從其中獲得更好的泛化模式。
這會避免agent陷於狀態空間的某個區域之中，防止某個行為的循環強化。
這個方法可以認為是一種監督學習，在未來的文章中，我們可以看到使用優先經驗回放概念的想法，這將使神經網絡更頻繁的獲得「重要」或「稀有」的動作樣本。
深度Q學習算法
首先，我們需要了解下數學公式：回憶下Q函數的更新方法（Bellman equation）：
在此次例子中，我們希望更新網絡的權重以減少誤差。
誤差（TD誤差）通過計算Q_target（下一個時刻的最大可能值）與當前狀態下預測得到的Q-value間的差值來獲得。
在算法中，出現了兩種處理過程。
1、 對環境採樣，並且將觀察到的信息存儲於回放緩存中。
2、 隨機選取一組小batch，並使用梯度下降方法進行迭代學習。
實現深度Q學習
此處有一個作者製作的視頻【8】，基於tensorflow創建一個會玩Atari Space Invaders的agent。
現在我們知道強化學習是如何工作的了，我們將一步步實現我們自己的深度Q學習模型。每一步的代碼都可以在下文中的Jupyter上面查看。
全部文檔及代碼見連結【9】。
以上便是深度Q學習構建的全部內容了。在下一章中，將介紹深度Q學習的各類變體。
[1] https://medium.freecodecamp.org/diving-deeper-into-reinforcement-learning-with-q-learning-c18d0db58efe
[2] https://simoninithomas.github.io/Deep_reinforcement_learning_Course/
[3] https://medium.com/@awjuliani
[4] https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part-8-asynchronous-actor-critic-agents-a3c-c88f72a5e9f2
[5] http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
[6] https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-3-deep-learning-and-convolutional-neural-networks-f40359318721
[7] https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2OTA0NzE2NA==&mid=2247491116&idx=1&sn=74dbd582e6fd0e5a9bd54c28187195dd&chksm=fc85ff3fcbf27629bdd356e0439258ea52f0cacd8390cce24b3c5d516684e2af296b7b2ebccf#rd
[8] https://youtu.be/gCJyVX98KJ4
[9] https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/tree/master/DQN/doom
原文連結：
https://medium.freecodecamp.org/an-introduction-to-deep-q-learning-lets-play-doom-54d02d8017d8