21 深度强化学习之经验回放

在上一篇教程中，我们讨论了深度强化学习中的DQN算法，其核心思想是利用深度神经网络来近似值函数，并通过${ Q }$学习来优化策略。在本篇中，我们将重点讨论“经验回放”这一重要技术，它在深度强化学习算法中扮演着至关重要的角色，特别是在DQN及其后续算法中。

什么是经验回放？

经验回放是指在强化学习中，智能体在与环境交互时，记录下其过去的经历（状态、动作、奖励、下一个状态），并在后续学习时随机抽取这些经历进行训练。其主要目的是为了提升数据利用效率，减小样本之间的相关性，以及优化神经网络的稳定性。

经验回放的基本形式

在经验回放中，智能体通常会维护一个固定大小的经验池，其中每个记录包括以下信息：

• 当前状态 $s_t$
• 采取的动作 $a_t$
• 从环境中获得的奖励 $r_t$
• 下一个状态 $s_{t+1}$

这些经历通常被存储为一个元组 $(s_t, a_t, r_t, s_{t+1})$。智能体在每个时间步与环境交互后，将这一元组添加到经验池中。当需要更新网络时，智能体会随机抽取一批（batch）经验进行学习。这种随机采样能够打破数据间的相关性，防止学习过程中过拟合。

经验回放的实现

经验回放的实现可以通过使用一个简单的队列或环形缓冲区来完成。下面是一个使用Python的代码示例，展示了如何构建一个经验回放类：

import random
import numpy as np

class ExperienceReplay:
    def __init__(self, max_size):
        self.memory = []
        self.max_size = max_size

    def add_experience(self, experience):
        if len(self.memory) >= self.max_size:
            self.memory.pop(0)  # Remove the oldest experience
        self.memory.append(experience)

    def sample_experience(self, batch_size):
        return random.sample(self.memory, min(batch_size, len(self.memory)))

    def __len__(self):
        return len(self.memory)

使用经验回放

在训练DQN时，每当智能体与环境交互后，它会将新体验添加到经验池中。在每次学习时，它会从经验池中抽取一批随机样本进行训练。以下是如何将经验回放集成到DQN训练循环中的示例：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

# 假设我们有一个DQN类和环境的定义
class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = ExperienceReplay(max_size=2000)
        self.model = self.build_model()
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters())
        self.batch_size = 32

    def build_model(self):
        # 这里构建DQN模型，省略具体实现
        pass

    def train(self):
        if len(self.memory) < self.batch_size:
            return  # 不够经验进行训练

        experiences = self.memory.sample_experience(self.batch_size)
        states, actions, rewards, next_states = zip(*experiences)

        # 转换为Tensor
        states = torch.FloatTensor(np.array(states))
        actions = torch.LongTensor(actions)
        rewards = torch.FloatTensor(rewards)
        next_states = torch.FloatTensor(np.array(next_states))

        # 计算目标Q值
        target = rewards + 0.99 * torch.max(self.model(next_states), dim=1)[0]

        # 计算当前Q值
        current_q = self.model(states).gather(1, actions.unsqueeze(1)).squeeze()

        # 计算损失
        loss = F.mse_loss(current_q, target.detach())
        
        # 反向传播
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

经验回放的优势

• 提高数据利用率：通过在训练时多次使用相同的经验，智能体能够更充分地学习。
• 减少相关性：随机抽样减少了经验之间的相关性，使得训练更加稳定。
• 更快的收敛：在一定条件下，经验回放可以加速收敛过程。

案例分析

让我们用一个简单的案例来说明经验回放如何在强化学习中生效。假设我们正在训练一个智能体在迷宫中寻找食物，迷宫是我们的环境，而智能体需要通过观察和动作来获得奖励。

1. 初始化经验池：智能体开始时的经验池是空的。
2. 与环境交互：在每一步，智能体观察当前状态，选择动作并获得奖励，这些信息被加入到经验池。
3. 训练阶段：每一轮，智能体从经验池中随机抽取$32$条记忆进行训练，使得模型不断更新。

通过这种方式，尽管智能体在环境中可能遇到重复的状态和动作，它仍然能够学习并优化其策略，而不是每次都依赖于最新的状态下的行为。

结论

经验回放是深度强化学习中一个非常重要的技术，它可以有效提升学习效率和稳定性。在与环境的交互中收集经验并保存，利用这些经验来训练神经网络，是DQN及其变种算法中不可或缺的一部分。在下一篇中，我们将转向策略梯度方法，探讨其基本概念和实现方式。