深度强化学习实战：Tensorflow实现DDPG

作者丨李国豪

学校丨中国科学院大学&上海科技大学

研究方向丨无人驾驶，强化学习

指导老师丨林宝军教授

1. 前言

本文主要讲解 DeepMind 发布在 ICLR 2016 的文章 Continuous control with deep reinforcement learning，时间稍微有点久远，但因为算法经典，还是值得去实现。

2. 环境

这次实验环境是 Openai Gym 的 Pendulum-v0，state 是 3 维连续的表示杆的位置方向信息，action 是 1 维的连续动作，大小是 -2.0 到 2.0，表示对杆施加的力和方向。目标是让杆保持直立，所以 reward 在杆保持直立不动的时候最大。笔者所用的环境为： 

• Tensorflow (1.2.1) 

• gym (0.9.2) 

请先安装 Tensorflow 和 gym，Tensorflow 和 gym 的安装就不赘述了，下面是网络收敛后的结果。

3. 代码详解

先贴一张 DeepMind 文章中的伪代码，分析一下实现它，我们需要实现哪些东西：

4. 网络结构（model）

首先，我们需要实现一个 critic network 和一个 actor network，然后再实现一个 target critic network 和 target actor network，并且对应初始化为相同的 weights。下面来看看这部分代码怎么实现：

critic network & target critic network

上面是 critic network 的实现，critic network是一个用神经网络去近似的一个函数，输入是 s-state，a-action，输出是 Q 函数，网络参数是，在这里我的实现和原文类似，state 经过一个全连接层得到隐藏层特征 h1，action 经过另外一个全连接层得到隐藏层特征 h2，然后特征串联在一起得到 h_concat，之后 h_concat 再经过一层全连接层得到 h3，最后 h3 经过一个没有激活函数的全连接层得到 q_output。这就简单得实现了一个 critic network。

上面是target critic network的实现，target critic network网络结构和 critic network 一样，也参数初始化为一样的权重，思路是先把 critic network 的权重取出来初始化，再调用一遍 self.__create_critic_network() 创建 target network，最后把 critic network 初始化的权重赋值给 target critic network。 

这样我们就得到了 critic network 和 critic target network。 

actor network & actor target network 

actor network和 actor target network的实现与 critic 几乎一样，区别在于网络结构和激活函数。

这里用了 3 层全连接层，最后激活函数是 tanh，把输出限定在 -1 到 1 之间。这样大体的网络结构就实现完了。

5. Replay Buffer & Random Process（Mechanism）

接下来，伪代码提到 replay buffer 和 random process，这部分代码比较简单也很短，主要参考了 openai 的 rllab 的实现，大家可以直接看看源码。

6. 网络更新和损失函数（Model）

用梯度下降更新网络，先需要定义我们的 loss 函数。 

critic nework 更新

这里 critic 只是很简单的是一个 L2 loss。不过由于 transition 是 s, a, r, s'。要得到 y 需要一步处理，下面是预处理 transition 的代码。

训练模型是，从 Replay buffer 里取出一个 mini-batch，在经过预处理就可以更新我们的网络了，是不是很简单。y 经过下面这行代码处理得到。

actor nework更新

actor network 的更新也很简单，我们需要求的梯度如上图，首先我们需要critic network对动作 a 的导数，其中 a 是由 actor network 根据状态 s 估计出来的。代码如下：

先根据 actor network 估计出 action，再用 critic network 的输出 q 对估计出来的 action 求导。 

然后我们把得到的这部分梯度，和 actor network 的输出对 actor network 的权重求导的梯度，相乘就能得到最后的梯度，代码如下：

也就是说我们需要求的 policy gradient 主要由下面这一行代码求得，由于我们需要梯度下降去更新网络，所以需要加个负号：

之后就是更新我们的 target network，target network 采用 soft update 的方式去稳定网络的变化，算法如下：

就这样我们的整体网络更新需要的东西都实现了，下面是整体网络更新的代码：

总体的细节都介绍完了，希望大家有所收获。另外，完整代码已放出，大家可以点击“阅读原文”访问我的 Github。

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