强化学习——A3C,GA3C

一、问题与贡献

存在的问题 
不同类型的深度神经网络为 DRL 中策略优化任务提供了高效运行的表征形式。 为了缓解传统策略梯度方法与神经网络结合时出现的不稳定性，各类深度策略梯度方法（如 DDPG、 SVG 等）都采用了经验回放机制来消除训练数据间的相关性。

然而经验回放机制存在两个问题：

1. agent 与环境的每次实时交互都需要耗费很多的内存和计算力；
2. 经验回放机制要求 agent 采用离策略（off-policy）方法来进行学习，而off-policy方法只能基于旧策略生成的数据进行更新；

此外，过往DRL的训练都依赖于计算能力很强的图形处理器（如GPU）

论文贡献

1. 异步地执行多个 agent， 通过并行的 agent 经历的不同状态，去除训练过程中产生的状态转移样本之间的关联性；

2. 只需一个标准的多核CPU即可实现算法，在效果、时间和资源消耗上都优于传统方法。

适用范围： 
off-policy：sarsa, n-step methods, actor-critic 
on-policy：Q-Learning 
离散、连续型动作控制

二、RL背景知识

Value-Based（或Q-Learning）和Policy-Based（或Policy Gradients）是强化学习中最重要的两类方法，区别在于

• Value-Based是预测某个State下所有Action的期望价值（Q值），之后通过选择最大Q值对应的Action执行策略，适合仅有少量离散取值的Action的环境；
• Policy-Based是直接预测某个State下应该采取的Action，适合高维连续Action的环境，更通用；

根据是否对State的变化进行预测，RL又可以分为model-based和model-free：

• model-based，根据State和采取的Action预测接下来的State，并利用这个信息训练强化学习模型（知道状态的转移概率）；
• model-free，不需对环境状态进行任何预测，也不考虑行动将如何影响环境，直接对策略或Action的期望价值进行预测，计算效率非常高。

因为复杂环境中难以使用model预测接下来的环境状态，所以传统的DRL都是基于model-free。

1. Value-Based & model-free

t时刻开始到情节结束时，总回报： 

Rt=∑k=0∞γkrt+k

状态价值函数 

Vπ(s)=E[Rt|st=s]

动作价值函数 

Qπ(s,a)=E[Rt|st=s,a]

DQN的Loss Function 

L(θi)=E[(TargetQ−Q(s,a;θi))2]

TargetQ=r+γmaxa′Q(s′,a′;θ−i)

上面的Loss Function基于one-step Q-learning。 
所谓one-step是计算Target Q值时只看下一个State，而n-step则是计算了后续n步的State，即 

TargetQ=rt+γrt+1+⋯+γn−1rt+n−1+γnmaxa′Q(s′,a′;θ−i)

One-step的缺点： 
只直接影响产生回报r的pair(s, a)的Value，其他pairs的Value只能通过Q(s，a)间接影响，造成学习速度很慢。

n-step的优点： 
一个回报r直接影响先前n个pairs，学习更有效。

2. Policy-Based & model-free

直接将策略参数化 

π(a|s,θ)

通过迭代更新 θ，使总回报期望 E[Rt] 梯度上升。 
具体地 

①中，π(at|st;θ)表示在 st,θ 的情况下选择动作 at 的概率。概率的对数乘以该动作的总回报 Rt，对 θ 求梯度，以梯度上升的方式更新 θ 。该公式的意义在于，回报越高的动作越努力提高它出现的概率。

但是某些情形下，每个动作的总回报 Rt 都不为负，那么所有的梯度值都大于等于0，此时每个动作出现的概率都会提高，这在很大程度下减缓了学习的速度，而且也会使梯度的方差很大。因此需要对 Rt 使用某种标准化操作来降低梯度的方差。

②具体地，可以让 Rt 减去一个基线 b（baseline），b 通常设为 Rt 的一个期望估计，通过求梯度更新 θ，总回报超过基线的动作的概率会提高，反之则降低，同时还可以降低梯度方差（证明略）。这种方式被叫做行动者-评论家（actor-critic）体系结构，其中策略 π 是行动者，基线bt 是评论家。

③在实际中，Rt−bt(st) 可使用动作优势函数 Aπ(at,st)=Qπ(at,st)−Vπ(st)代替，因为 Rt 可以视为 Qπ(at,st) 的估计，基线 bt(st) 视为 Vπ(st)的估计。

三、异步RL框架

论文共实现了四种异步训练的强化学习算法，分别是one-step Q-learning, one-step Sarsa, n-step Q-learning, and advantage actor-critic（A3C）。

不同线程的agent，其探索策略不同以保证多样性，不需要经验回放机制，通过各并行agent收集的样本训练降低样本相关性，且学习的速度和线程数大约成线性关系，能适用off-policy、on-policy，离散型、连续型动作。

Asynchronous one-step Q-learning 

Asynchronous one-step Sarsa 
 
相比Q-learning的算法只有一处不同。 
Sara是on-policy，Q-learning是off-policy。

Asynchronous n-step Q-learning 

A3C 

A3C更新公式有两条，一条梯度上升更新策略 π 参数，如前面介绍actor-critic体系结构， 

∇θ′logπ(at|st;θ′)A(st,at;θ′,θ′v)

A(st,at;θ′,θ′v)是优势函数的估计（算法中表示为 R−V(si;θ′v)）

A(st,at;θ′,θ′v)=∑i=0k−1γirt+i+γkV(st+k;θ′v)−V(st;θ′v)

θ′ 是策略 π 的参数，θ′v 是状态值函数的参数。k 是可变化的，上界由n-step决定，即n。 
在实际操作中，论文在该公式中加入了策略 π 的熵项β∇θ′H(π(st;θ′))，防止过早的进入次优策略。

另一条公式是使用TD方式梯度下降更新状态值函数的参数，即算法中的

∂(R−V(si;θ′v))2/∂θ′v

注意： 
A3C算法中已经没有了TargetNet，而且在控制离散动作时 π(at|st,θ) 和 Vπ(st;θv)用的是同一个网络，在网络的输出层分 π 和 Vπ。

四个算法都是等所有的异步agent执行完后再用累计的梯度信息更新网络参数。其中n-step的算法（后两个）需要每个异步agent复制一份子网络，每个anget执行n步后倒退算出每步的总回报和相关梯度，用累计梯度更新主网络参数（如果不复制子网络，则等单个agent执行完n-step耗时太多，而one-step可忽略这个影响）。

四、实验

论文共对4个实验平台进行了测试，分别是Atari 2600、TORCS 3D 赛车模拟器、MuJoCo 物理模拟器、Labyrinth (3D 迷宫)，在这些实验中A3C取得了非常好的效果。

因为我当时主要研究的是连续动作控制，所以详细说一下MuJoCo的实验。

在论文中，相比Atari 2600离散动作控制的A3C，MuJoCo连续动作控制的A3C主要不同点在于：

网络输出层 
在离散动作控制中，策略的输出使用的是Softmax，对应每个动作被选中的概率。

而连续动作难以用Softmax表示动作的概率，但可以用正态分布表示，因此策略网络输出分两部分，一个是正态分布均值向量 μ （对应多维情况），另一个是正态分布方差标量 σ2。训练时使用两者构成的正态分布采样动作，实际应用时用均值 μ当动作。

（在实验中，我发现使用网络确定的 σ2很难训练出好的策略，可能是因为 σ2 容易很快变小，所以我通常用自己确定的 σ2。）

策略和值函数 
在其他实验里，策略网络和值函数网络是用一个，只是输出层分开；而在MuJoCo连续动作控制中，两个网络是分开的。

更新方式 
因为MuJoCo实验中情节长度一般最多只有几百步，所以将单个情节的所有样本作为一个minibatch更新网络

五、GPU版A3C

M Babaeizadeh等人提出了一种混合CPU/GPU版的A3C，并提供开源代码https://github.com/NVlabs/GA3C。

原版A3C存在的问题：

• 原版A3C未用到GPU，而GPU可以加快网络训练速度；

• 原版A3C训练时需要给每个并行的agent复制一份子网络来收集样本计算累计梯度，当并行的agent数量很多时耗内存。

   
  如上图所示，左边 (a) 是原版A3C，需要每个agent复制一份模型；右边 (b) 是GA3C，只需要一个模型，用GPU训练或预测动作。

具体地，GA3C主要分为：

• Agent，和A3C功能一样，收集样本，但是不需要各自复制一份模型，只需要在每次选择Action前，将当前的State作为请求加入Prediction Queue；执行动作n步后倒退算出每步的总回报，得到的n个(st,at,R,st+1)加入 Trainning Queue；
• Predictor，将 Prediction Queue 中的请求样本出队作为minibatch填入GPU的网络模型中，将模型预测的Action返回给各自的Agent，为减少延迟，可以使用多线程并行多个predictiors；
• Trainer，将 Trainning Queue 的样本出队作为minibatch填入GPU的网络模型中，训练更新模型，同样，为减少延迟，可以使用多线程并行多个trainers；

GA3C带来的问题：

• 需要协调Agent、Predictior和Trainer的个数；
• 可能存在策略延迟，即产生当前训练样本的策略非当前要更新的策略，导致算法不稳定。

实验表明，相比A3C，GA3C的训练速度大幅度提升，且减少内存消耗。