学习笔记TF038,完毕估值互联网

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected
Utility)。1989年,沃特kins提议。收敛性,1992年,沃特kins和Dayan共同证实。学习期望价值,从眼前一步到所有继续手续,总希望获得最大价值(Q值、Value)。Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选取Q值最高的Action。不依赖环境模型。有限马尔科夫决策进程(马克ov
Dectision Process) ,Q-Learning被证实末了可以找到最优政策。

读书笔记TF038:达成估值互联网,tf038估值

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected
Utility)。1989年,沃特kins提出。收敛性,1992年,沃特kins和Dayan共同认证。学习期望价值,从近期一步到拥有继续手续,总希望获取最大价值(Q值、Value)。Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选拔Q值最高的Action。不信赖环境模型。有限马尔科夫决策进度(Markov
Dectision Process) ,Q-Learning被认证最后可以找到最优政策。

Q-Learning目的,求解函数Q(st,at),依据当下条件气象,推测Action期望价值。Q-Learning陶冶模型,以(状态、行为、奖励、下一情景)构成元组(st,at,rt+1,st+1)样本磨练,st当前情景,at当前场合下执行action,rt+1执行Action后获取褒奖,st+1下一气象,(当前气象,行动,奖励,下一景色)。特征(st,at)。学习目的(期望价值)
rt+1+γ·maxaQ(st+1,a),当前Action获得Reward,加下一步可取得最大梦想价值,当前事态行动奖励,加下一状态行动最大希望价值。学习目的包蕴Q-Learning函数本身,递归求解。下一步可获最大梦想价值乘γ(衰减周密discount
factor),将来奖励的求学权重。discount factor
0,模型学习不到任何将来嘉奖音信,变短视,只关心当下补益。discount factor
>=
1,算法可能否消失,期望价值持续累加没有衰减(discount),期望价值发散。discount
factor一般比1稍小。Qnew(st,at)<-(1-α)·Qold(st,at)+α·(rt+1+γ·maxaQ(st+1,a)),Q-Learning学习进度式子。旧Q-Learning函数Qold(st,at),向学习目的(当前到手Reward加下一步可获取最大希望价值),按较小学习速率α学习,获得新Q-Learning函数Qnew(st,at)。学习速率决定新收获样本新闻覆盖率前左右到音讯比率,经常设较小值,保障学习进程稳定,确保最终收敛性。Q-Learning必要先河值Q0,相比高初叶值,鼓励模型多探索。

学学Q-Learning模型用神经互联网,获得模型是估值网络。用相比深的神经互联网,就是DQN。GoogleDeepMind,《Nature》杂谈,《Human-level control through deep
reinforcement
learning》提议。DeepMind用DQN创设达标人类专家水平玩Atari2600体系游戏Agent。

state of the art DQN
Trick。第二个Trick。DQN引入卷积层。模型通过Atari游戏摄像图像了然环境音讯并学习策略。DQN必要领悟接收图像,具有图像识别能力。卷积神经互联网,利用可领取空间协会新闻卷积层抽取特征。卷积层提取图像中任重(英文名:rèn zhòng)而道远目的特征传给后层做分类、回归。DQN用卷积层做强化学习磨炼,依据条件图像输出决策。

其次个Trick。Experience Replay。深度学习须求大批量样本,传统Q-Learning
online
update方法(逐一对新样本学习)不相符DQN。增大样本,多少个epoch陶冶,图像反复使用。Experience
Replay,储存Agent
Experience样本,每趟训练随机抽取部分样本供互连网学习。稳定形成学习任务,防止短视只学习最新接触样本,综合反复使用过往多量样本学习。创造储存Experience缓存buffer,储存一定量较新样本。容量满了,用新样本替换最旧样本,保障大多数样本相近几率被抽到。不替换旧样本,陶冶进度被抽到概率永远比新样本高很多。每一趟需求磨炼样本,直接从buffer随机抽取一定量给DQN锻炼,保持样本高利用率,让模型学习到较新样本。

其三个Trick。用第三个DQN互联网协助锻练,target
DQN,协理总结目标Q值,提供学习目的公式里的maxaQ(st+1,a)。多个互连网,一个创设学习目的,一个实在练习,让Q-Learning磨练目的保持平稳。强化学习
Q-Learning学习目的每便变更,学习目的分部是模型本身输出,每便换代模型参数会招致学习目的转移,更新往往幅度大,训练进度会万分不平稳、失控,DQN陶冶会陷于目的Q值与预测Q值反馈循环(陷入震荡发散,难消失)。必要稳定target
DQN支持网络统计目的Q值。target
DQN,低频率、缓慢学习,输出目的Q值波动较小,减小磨炼进度影响。

第4个Trick。Double DQN。DeepMind 《Deep Reinforcement Learning with
Double Q-Learning》。传统DQN高估Action
Q值,高估不均匀,导致次优Action被高估当先最优Action。target DQN
负责生成目的Q值,先发生Q(st+1,a),再经过maxa接纳最大Q值。Double
DQN,在主DQN上通过最大Q值接纳Action,再取得Action在target DQN
Q值。主网选用Action,targetDQN生成Action
Q值。被增选Q值,不肯定总是最大,避免被高估次优Action总是当先最优Action,导致发现不了真正最好Action。学习目的公式:Target=rt+1+γ·Qtarget(st+1,argmaxa(Qmain(st+1,a)))。

第5个Trick。Dueling DQN。Google 《Dueling Network Architectures for Deep
Reinforcement Learning》。Dueling
DQN,Q值函数Q(st,at)拆分,一部分静态环境气象有所价值V(st),Value;另一局地动态选拔Action额外带来价值A(at),Advantage。公式,Q(st,at)=V(st)+A(at)。互联网独家计算环境Value和抉择Action
Advantage。Advantage,Action与其他Action比较,零均值。互联网最终,不再直接输出Action数量Q值,输出一个Value,及Action数量
Advantage值。V值分别加到每个Advantage值上,得最终结果。让DQN学习目标更醒目,借使当中期待价值主要由环境气象控制,Value值大,所有Advantage波动不大;如果指望价值首要由Action决定,Value值小,Advantage波动大。分解让学习目的更平稳、精确,DQN对环境气象推断能力更强。

贯彻带Trick DQN。职务环境
GridWorld导航类水言纟工。GridWorld包蕴一个hero,4个goal,2个fire。控制hero移动,每一遍向上、下、左、右方向运动一步,多触碰goal(奖励值1),避开fire(奖励值-1)。游戏目的,限度步数内获得最多分数。Agent
直接通过GridWorld图像学习决定hero移动最优政策。

创制GridWorld任务环境。载入看重库,itertools迭代操作,scipy.misc、matplotlib.pyplot绘图,磨炼时间长,os定期储存模型文件。

创造环境内物体对象class。环境物体属性,coordinates(x,y坐标)、size(尺寸)、intensity(亮度值)、channel(RGB颜色通道)、reward(奖励值)、name(名称)。

创建GridWorld环境class,初阶化方法只传入参数环境size。环境长、宽为输入size,环境Action
Space设4,开头化环境物体对象列表。self.reset()方法重置环境,得到开始observation(GridWorld图像),plt.imshow显示observation。

概念环境reset方法。创设所有GridWorld物体,1个hero(用户控制目标)、4个goal(reward
1)、2个fire(reward
-1),添加到实体对象列表self.objects。self.newPosition()创设物体地点,随机选取没有被侵占新职责。物有物体size、intensity
1,hero channel 2(紫色),goal channel 1(紫色),fire channel
0(紫色)。self.renderEnv()绘制GridWorld图像,state。

贯彻活动英雄角色方法,传入值0、1、2、3八个数字,分别代表上、下、左、右。函数根据输入操作英雄移动。假设移动该方向会造成英雄出界,不会展开其余活动。

概念newPosition方法,选拔一个跟现有物体不争辨地点。itertools.product方法得到多少个变量所有结成,创立环境size允许持有地点集合points,获取近期持有物体地点集合currentPositions,从points去掉currentPositions,剩下可用地点。np.random.choice随机抽取一个可用地点重返。

定义checkGoal函数。检查hero是还是不是触碰goal、fire。从objects获取hero,其余实体对象放置others列表。编历others列表,若是物体和坐标与hero完全一致,判定触碰。根据触碰物体销毁,self.newPosition()方法在自由地方再度生成物体,再次来到物体reward值(goal
1,fire -1)。

创造长宛size+2、颜色通道数 3
图片。初阶值全1,代表全白色。最外侧内部像素颜色值全体赋0,代表粉红色。遍历物体对象列表self.objects,设置物体亮度值。scipy.misc.imresize将图像从原本大小resize
84x84x3尺寸,正常游玩图像尺寸。

概念GridWorld环境进行一步Action方法。输入参数Action,self.moveChart(action)移动hero地点,self.checkGoal()检测hero是不是触碰物体,得到reward、done标记。self.renderEnv获取环境图像state,重返state、reward、done。

调用gameEnv类早先化方法,设置size
5,创制5×5大小GridWorld环境,每一遍创制GridWorld环境随机生成。小尺寸环境相对容命理术数习,大尺寸较难,训练时间更长。

设计DQN(Deep
Q-Network)互连网。使用卷积层,可以直接从环境原始像素学习策略。输入scalarInput,扁平化长为84x84x3=21168向量,復苏成[-1,84,84,3]尺寸图片ImageIn。tf.contrib.layers.convolution2d开立第1个卷积层,卷积核尺寸8×8,步长4×4,输出通道数(filter数量)32,padding模型VALID,bias初步化器空。用4×4大幅度和VALID模型padding,第1层卷积输出维度20x20x32。第2层卷积尺寸4×4,步长2×2,输出通道数64,输出维度9x9x64。第3层卷积尺寸3×3,步长1×1,输出通道数64,输出维度7x7x64。第4层卷积尺寸7×7,步长1×1,输出通道数512,空间尺寸只允许在一个职位卷积,,输出维度1x1x512。

tf.split(),第4个卷积层输出conv4平均拆分两段,streamAC、streamVC,Dueling
DQN Advantage Function(Action带来的价值)和Value
Function(环境本身价值)。tf.split函数第2参数代表要拆分成几段。第3参数代表要拆分多少个维度。tf.contrib.layers.flatten将streamAC和streamVC转遍平的steamA和steamV。成立streamA和streamV线性全连接层参数AW和VW。tf.random_normal初阶化权重,tf.matmul做全连接层矩阵乘法,获得self.Advantage和self.Value。Advantage针对Action,输出数量为Action数量。Value针对环境统一的,输出数量
1。Q值由Value、advantage复合成,Value加上收缩均值Advantage。Advantage减去均值操作
tf.subtract,均值计算tf.reduce_mean函数(reduce_indices
1,代表Action数量维度)。最后输出Action,Q值最大Action,tf.argmax。

概念Double
DQN目的Q值targetQ输入placeholder,Agent动作actions输入placeholder。统计目标Q值,action由主DQN拔取,Q值由协助target
DQN生成。总结预测Q值,scalar形式actions转onehot编码方式,主DQN生成的Qout乘以actions_onehot,得预测Q值(Qout和actions都出自主DQN)。

定义loss,tf.square、tf.reduce_mean总括targetQ和Q均方误差,学习速率1e-4
Adam优化器优化预测Q值和目的Q值偏差。

实现Experience Replay策略。定义experience_buffer
class。开头化定义buffer_size存储样本最大容量,创造buffer列表。定义向经buffer添比索素方法。如若超越buffer最大容量,清空最早样本,列表末尾添加新元素。定义样本抽样情势,用random.sample()函数随机抽取一定数额样本。

概念84x84x3 states扁平化 1维向量函数processState,方便前面堆叠样本。

updateTargetGraph函数,更新target DQN模型参数(主DQN用DQN class
self.updateModel方法创新模型参数)。输入变量tfVars,TensorFlow
Graph全体参数。tau,target
DQN向主DQN学习的速率。函数updateTargetGraph取tfVars前一半参数,主DQN模型参数。再令协助targetDQN参数朝向主DQN参数前进很小比例(tau,0.001),target
DQN缓慢学习主DQN。磨炼时,目的Q值不可能在三遍迭代间波动太大,操练格外不安宁、失控,陷入目标Q值和展望Q值反馈循环。须求稳定目的Q值磨炼互连网,缓慢学习target
DQN网络出口目标Q值,主网络优化目的Q值和展望Q值间loss,target
DQN跟随主DQN缓慢学习。函数updateTargetGraph创造立异target
DQN模型参数操作,函数updateTarget执行操作。

DQN网络操练进程参数。batch_size,每便从experience
buffer获取样本数,32。更新频率update_freq,每隔多少step执行三回模型参数更新,4。Q值衰减周详(discount
factor)γ,0.99。startE起先执行随机Action概率。endE最后实施随机Action几率。anneling_steps从上马随机几率降到最终随机几率所需步数。num_episodes总共多少次GridWorld环境试验。pre_train_steps正式用DQN选用Action前举行多少步随机Action测试。max_epLength每个episode举办多少步Action。load_model是或不是读取往日练习模型。path模型储存路径。h_size是DQN网络最后全连接层隐含节点数。tau是target
DQN向主DQN学习速率。

Qnetwork类起头化mainQN和扶助targetQN。开端化所有模型参数。trainables获取具有可磨炼参数。updateTargetGraph创设立异target
DQN模型参数操作。

experience_buffer创设experience replay
class,设置当前随机Action几率e,计算e每一步衰减值stepDrop。起头化储存每个episode的reward列表rList,总步数total_steps。成立模型练习保存器(Saver)检查保存目录是不是留存。

创制默许Session,假诺load_model标志True,检查模型文件路径checkpoint,读取载入已保存模型。执行参数起始化操作,执行更新targetQN模型参数操作。成立GridWorld试验循环,创设每个episode内部experience_buffer,内部buffer不插足当前迭代操练,训练只行使往日episode样本。初步化环境得第四个环境信息s,processState()函数扁平化。先河化默许done标记d、episode内总reward值rAll、episode内步数j。

创办内层循环,每回迭代执行Action。总步数稍差于pre_train_steps,强制用随机Action,只从随机Action学习,不深化进度。达到pre_train_steps,保留较小几率随机选拔Action。不随机选取Action,传入当前状态s给主DQN,预测拿到相应执行Action。env.step()执行一步Action,得到接下来事态s1、reward、done标记。processState对s1扁平化处理,s、a、r、s1、d传入episodeBuffer存储。

总步数当先pre_train_steps,持续下跌随机挑选Action几率e,直到最低值endE。每当总步数达到update_freq整数部,举办三次陶冶,模型参数更新。从myBuffer中sample出一个batch_size样本。锻炼样本第3列新闻,下一情状s1,传入mainQN,执行main.predict,获得主模型选择Action。s1传唱扶助targetQN,得到s1状态下拥有Action的Q值。mainQN输出Action
,选用targetQN输出Q,获得doubleQ。三个DQN网络把采取Action和输出Q值三个操作分隔开,Double
DQN。锻炼样本第2列新闻,当前reward,加doubleQ乘以衰减全面γ,得到学习目的targetQ。传入当前状态s,学习目的targetQ和实际行使Action,执行updateTarget函数,执行targetQN模型参数更新(缓慢向mainQN学习)。完整已毕四次训练进度。每个step截止,累计当前那步获取reward,更新当前情状为下一步试验做准备。倘使done标记为True,间接中断episode试验。

episode内部episodeBuffer添加到myBuffer,作以后陶冶抽样数据集。当前episode
reward添加到rList。每25个episode体现平均reward值。每1000个episode或任何教练成功,保存当前模型。

始发200个episode内,完全随机Action的前10000步内,平均可以取得reward在2邻近,基础baseline。

磨练最后episode输出,平均reward 22,相当大升高。

测算每100个episode平均reward,plt.plot浮现reward变化趋势。从第1000个episode开端,reward快捷提高,到第4000个episode基本达标巅峰,后边进去平台期,提高不大。

    import numpy as np
    import random
    import tensorflow as tf
    import os
    %matplotlib inline
    from gridworld import gameEnv
    env = gameEnv(size=5)
    class Qnetwork():
        def __init__(self,h_size):
            #The network recieves a frame from the game, flattened into an array.
            #It then resizes it and processes it through four convolutional layers.
            self.scalarInput =  tf.placeholder(shape=[None,21168],dtype=tf.float32)
            self.imageIn = tf.reshape(self.scalarInput,shape=[-1,84,84,3])
            self.conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.imageIn,num_outputs=32,kernel_size=[8,8],stride=[4,4],padding='VALID', biases_initializer=None)
            self.conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.conv1,num_outputs=64,kernel_size=[4,4],stride=[2,2],padding='VALID', biases_initializer=None)
            self.conv3 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.conv2,num_outputs=64,kernel_size=[3,3],stride=[1,1],padding='VALID', biases_initializer=None)
            self.conv4 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.conv3,num_outputs=512,kernel_size=[7,7],stride=[1,1],padding='VALID', biases_initializer=None)

            #We take the output from the final convolutional layer and split it into separate advantage and value streams.
            self.streamAC,self.streamVC = tf.split(self.conv4,2,3)
            self.streamA = tf.contrib.layers.flatten(self.streamAC)
            self.streamV = tf.contrib.layers.flatten(self.streamVC)
            self.AW = tf.Variable(tf.random_normal([h_size//2,env.actions]))
            self.VW = tf.Variable(tf.random_normal([h_size//2,1]))
            self.Advantage = tf.matmul(self.streamA,self.AW)
            self.Value = tf.matmul(self.streamV,self.VW)

            #Then combine them together to get our final Q-values.
            self.Qout = self.Value + tf.subtract(self.Advantage,tf.reduce_mean(self.Advantage,reduction_indices=1,keep_dims=True))
            self.predict = tf.argmax(self.Qout,1)

            #Below we obtain the loss by taking the sum of squares difference between the target and prediction Q values.
            self.targetQ = tf.placeholder(shape=[None],dtype=tf.float32)
            self.actions = tf.placeholder(shape=[None],dtype=tf.int32)
            self.actions_onehot = tf.one_hot(self.actions,env.actions,dtype=tf.float32)

            self.Q = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.Qout, self.actions_onehot), reduction_indices=1)

            self.td_error = tf.square(self.targetQ - self.Q)
            self.loss = tf.reduce_mean(self.td_error)
            self.trainer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001)
            self.updateModel = self.trainer.minimize(self.loss)

    class experience_buffer():
        def __init__(self, buffer_size = 50000):
            self.buffer = []
            self.buffer_size = buffer_size

        def add(self,experience):
            if len(self.buffer) + len(experience) >= self.buffer_size:
                self.buffer[0:(len(experience)+len(self.buffer))-self.buffer_size] = []
            self.buffer.extend(experience)

        def sample(self,size):
            return np.reshape(np.array(random.sample(self.buffer,size)),[size,5])

    def processState(states):
        return np.reshape(states,[21168])

    def updateTargetGraph(tfVars,tau):
        total_vars = len(tfVars)
        op_holder = []
        for idx,var in enumerate(tfVars[0:total_vars//2]):
            op_holder.append(tfVars[idx+total_vars//2].assign((var.value()*tau) + ((1-tau)*tfVars[idx+total_vars//2].value())))
        return op_holder
    def updateTarget(op_holder,sess):
        for op in op_holder:
            sess.run(op)
    batch_size = 32 #How many experiences to use for each training step.
    update_freq = 4 #How often to perform a training step.
    y = .99 #Discount factor on the target Q-values
    startE = 1 #Starting chance of random action
    endE = 0.1 #Final chance of random action
    anneling_steps = 10000. #How many steps of training to reduce startE to endE.
    num_episodes = 10000#How many episodes of game environment to train network with.
    pre_train_steps = 10000 #How many steps of random actions before training begins.
    max_epLength = 50 #The max allowed length of our episode.
    load_model = False #Whether to load a saved model.
    path = "./dqn" #The path to save our model to.
    h_size = 512 #The size of the final convolutional layer before splitting it into Advantage and Value streams.
    tau = 0.001 #Rate to update target network toward primary network
    tf.reset_default_graph()
    mainQN = Qnetwork(h_size)
    targetQN = Qnetwork(h_size)
    init = tf.global_variables_initializer()
    trainables = tf.trainable_variables()
    targetOps = updateTargetGraph(trainables,tau)
    myBuffer = experience_buffer()
    #Set the rate of random action decrease. 
    e = startE
    stepDrop = (startE - endE)/anneling_steps
    #create lists to contain total rewards and steps per episode
    rList = []
    total_steps = 0
    #Make a path for our model to be saved in.
    saver = tf.train.Saver()
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)
    #%%
    with tf.Session() as sess:
        if load_model == True:
            print('Loading Model...')
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(path)
            saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
        sess.run(init)
        updateTarget(targetOps,sess) #Set the target network to be equal to the primary network.
        for i in range(num_episodes+1):
            episodeBuffer = experience_buffer()
            #Reset environment and get first new observation
            s = env.reset()
            s = processState(s)
            d = False
            rAll = 0
            j = 0
            #The Q-Network
            while j < max_epLength: #If the agent takes longer than 200 moves to reach either of the blocks, end the trial.
                j+=1
                #Choose an action by greedily (with e chance of random action) from the Q-network
                if np.random.rand(1) < e or total_steps < pre_train_steps:
                    a = np.random.randint(0,4)
                else:
                    a = sess.run(mainQN.predict,feed_dict={mainQN.scalarInput:[s]})[0]
                s1,r,d = env.step(a)
                s1 = processState(s1)
                total_steps += 1
                episodeBuffer.add(np.reshape(np.array([s,a,r,s1,d]),[1,5])) #Save the experience to our episode buffer.

                if total_steps > pre_train_steps:
                    if e > endE:
                        e -= stepDrop

                    if total_steps % (update_freq) == 0:
                        trainBatch = myBuffer.sample(batch_size) #Get a random batch of experiences.
                        #Below we perform the Double-DQN update to the target Q-values
                        A = sess.run(mainQN.predict,feed_dict={mainQN.scalarInput:np.vstack(trainBatch[:,3])})
                        Q = sess.run(targetQN.Qout,feed_dict={targetQN.scalarInput:np.vstack(trainBatch[:,3])})
                        doubleQ = Q[range(batch_size),A]
                        targetQ = trainBatch[:,2] + y*doubleQ
                        #Update the network with our target values.
                        _ = sess.run(mainQN.updateModel, \
                            feed_dict={mainQN.scalarInput:np.vstack(trainBatch[:,0]),mainQN.targetQ:targetQ, mainQN.actions:trainBatch[:,1]})

                        updateTarget(targetOps,sess) #Set the target network to be equal to the primary network.
                rAll += r
                s = s1

                if d == True:
                    break

            #Get all experiences from this episode and discount their rewards.
            myBuffer.add(episodeBuffer.buffer)
            rList.append(rAll)
            #Periodically save the model.
            if i>0 and i % 25 == 0:
                print('episode',i,', average reward of last 25 episode',np.mean(rList[-25:]))
            if i>0 and i % 1000 == 0:
                saver.save(sess,path+'/model-'+str(i)+'.cptk')
                print("Saved Model")            
        saver.save(sess,path+'/model-'+str(i)+'.cptk')
    #%%
    rMat = np.resize(np.array(rList),[len(rList)//100,100])
    rMean = np.average(rMat,1)
    plt.plot(rMean)

 

参考资料:
《TensorFlow实战》

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http://www.bkjia.com/cjjc/1222006.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/cjjc/1222006.htmlTechArticle学习笔记TF038:实现估值网络,tf038估值
Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected
Utility)。1989年,沃特kins提议。收敛性,1992年,沃特kins和Dayan共同证…

Q-Learning目的,求解函数Q(st,at),依据当下条件景况,预计Action期望价值。Q-Learning磨炼模型,以(状态、行为、奖励、下一景色)构成元组(st,at,rt+1,st+1)样本陶冶,st当前情状,at当前情状下执行action,rt+1执行Action后得到褒奖,st+1下一意况,(当前事态,行动,奖励,下一状态)。特征(st,at)。学习目的(期望价值)
rt+1+γ·maxaQ(st+1,a),当前Action得到Reward,加下一步可获得最大希望价值,当前场地行动奖励,加下一气象行动最大梦想价值。学习目的蕴涵Q-Learning函数本身,递归求解。下一步可获最大希望价值乘γ(衰减周到discount
factor),将来奖励的读书权重。discount factor
0,模型学习不到任何以后嘉奖消息,变短视,只关怀近来补益。discount factor
>=
1,算法可能如故不能消灭,期望价值不断增加没有衰减(discount),期望价值发散。discount
factor一般比1稍小。Qnew(st,at)<-(1-α)·Qold(st,at)+α·(rt+1+γ·maxaQ(st+1,a)),Q-Learning学习进程式子。旧Q-Learning函数Qold(st,at),向学习目的(当前拿走Reward加下一步可获得最大梦想价值),按较小学习速率α学习,得到新Q-Learning函数Qnew(st,at)。学习速率决定新得到样本信息覆盖率前左右到音讯比率,平时设较小值,保障学习进程稳定,确保最后收敛性。Q-Learning要求初阶值Q0,比较高发轫值,鼓励模型多探索。

读书Q-Learning模型用神经网络,得到模型是估值互联网。用比较深的神经网络,就是DQN。谷歌(Google)DeepMind,《Nature》杂谈,《Human-level control through deep
reinforcement
learning》提出。DeepMind用DQN创造达标人类专家水平玩Atari2600连串游戏Agent。

state of the art DQN
Trick。第三个Trick。DQN引入卷积层。模型通过Atari游戏视频图像了然环境音信并学习策略。DQN须要理解接收图像,具有图像识别能力。卷积神经网络,利用可领到空间社团新闻卷积层抽取特征。卷积层提取图像中举足轻重目的特征传给后层做分类、回归。DQN用卷积层做强化学习磨练,依照条件图像输出决策。

其次个Trick。Experience Replay。深度学习必要多量样书,传统Q-Learning
online
update方法(逐一对新样本学习)不符合DQN。增大样本,四个epoch磨炼,图像反复使用。Experience
Replay,储存Agent
Experience样本,每便训练随机抽取部分样本供互联网学习。稳定形成学习义务,防止短视只学习最新接触样本,综合反复使用过往多量样书学习。创造储存Experience缓存buffer,储存一定量较新样本。容量满了,用新样本替换最旧样本,保障大多数样本相近几率被抽到。不替换旧样本,陶冶进程被抽到几率永远比新样本高很多。每一回须要陶冶样本,直接从buffer随机抽取一定量给DQN陶冶,保持样本高利用率,让模型学习到较新样本。

其多少个Trick。用第四个DQN互连网扶助陶冶,target
DQN,扶助总括目的Q值,提供学习目的公式里的maxaQ(st+1,a)。七个互联网,一个创建学习目的,一个其实陶冶,让Q-Learning练习目标保持安静。强化学习
Q-Learning学习目的每回变更,学习目的分部是模型本身输出,每一趟换代模型参数会导致学习目的转移,更新往往幅度大,操练进度会丰裕不平稳、失控,DQN锻炼会沦为目的Q值与预测Q值反馈循环(陷入震荡发散,难消失)。必要稳定target
DQN协理互联网总括目的Q值。target
DQN,低频率、缓慢学习,输出目标Q值波动较小,减小操练进度影响。

第4个Trick。Double DQN。DeepMind 《Deep Reinforcement Learning with
Double Q-Learning》。传统DQN高估Action
Q值,高估不均匀,导致次优Action被高估当先最优Action。target DQN
负责生成目的Q值,先暴发Q(st+1,a),再经过maxa选取最大Q值。Double
DQN,在主DQN上通过最大Q值选取Action,再拿走Action在target DQN
Q值。主网选择Action,targetDQN生成Action
Q值。被增选Q值,不肯定总是最大,防止被高估次优Action总是超越最优Action,导致发现不了真正最好Action。学习目的公式:Target=rt+1+γ·Qtarget(st+1,argmaxa(Qmain(st+1,a)))。

第5个Trick。Dueling DQN。谷歌 《Dueling Network Architectures for Deep
Reinforcement Learning》。Dueling
DQN,Q值函数Q(st,at)拆分,一部分静态环境情形有所价值V(st),Value;另一局地动态采用Action额外带来价值A(at),Advantage。公式,Q(st,at)=V(st)+A(at)。网络独家统计环境Value和选拔Action
Advantage。Advantage,Action与其他Action相比,零均值。互联网最终,不再直接输出Action数量Q值,输出一个Value,及Action数量
Advantage值。V值分别加到每个Advantage值上,得最终结果。让DQN学习目的更强烈,假设当前梦想价值主要由环境情状控制,Value值大,所有Advantage波动不大;如若期待价值主要由Action决定,Value值小,Advantage波动大。分解让学习目的更安宁、精确,DQN对环境境况推断能力更强。

贯彻带Trick DQN。职责环境
GridWorld导航类水言纟工。GridWorld包蕴一个hero,4个goal,2个fire。控制hero移动,每一遍向上、下、左、右方向活动一步,多触碰goal(奖励值1),避开fire(奖励值-1)。游戏目标,限度步数内获得最多分数。Agent
直接通过GridWorld图像学习决定hero移动最优政策。

创造GridWorld义务环境。载入信赖库,itertools迭代操作,scipy.misc、matplotlib.pyplot绘图,操练时间长,os定期储存模型文件。

创制环境内物体对象class。环境物体属性,coordinates(x,y坐标)、size(尺寸)、intensity(亮度值)、channel(RGB颜色通道)、reward(奖励值)、name(名称)。

创立GridWorld环境class,起头化方法只传入参数环境size。环境长、宽为输入size,环境Action
Space设4,开首化环境物体对象列表。self.reset()方法重置环境,得到起首observation(GridWorld图像),plt.imshow呈现observation。

概念环境reset方法。创建所有GridWorld物体,1个hero(用户控制目的)、4个goal(reward
1)、2个fire(reward
-1),添加到物体对象列表self.objects。self.newPosition()创设物体位置,随机拔取没有被占据新岗位。物有物体size、intensity
1,hero channel 2(灰色),goal channel 1(黄色),fire channel
0(青色)。self.renderEnv()绘制GridWorld图像,state。

贯彻移动英雄角色方法,传入值0、1、2、3七个数字,分别表示上、下、左、右。函数根据输入操作英雄移动。若是运动该方向会促成英雄出界,不会开展其他活动。

概念newPosition方法,选拔一个跟现有物体不顶牛地方。itertools.product方法取得几个变量所有结成,创造环境size允许持有地方集合points,获取近日怀有物体地点集合currentPositions,从points去掉currentPositions,剩下可用地点。np.random.choice随机抽取一个可用地方再次回到。

定义checkGoal函数。检查hero是还是不是触碰goal、fire。从objects获取hero,其余实体对象放置others列表。编历others列表,若是物体和坐标与hero完全一致,判定触碰。依照触碰物体销毁,self.newPosition()方法在自由地点再次生成物体,重临物体reward值(goal
1,fire -1)。

成立长宛size+2、颜色通道数 3
图片。开头值全1,代表全白色。最外侧内部像素颜色值全体赋0,代表黑色。遍历物体对象列表self.objects,设置物体亮度值。scipy.misc.imresize将图像从原来大小resize
84x84x3尺寸,正常游玩图像尺寸。

概念GridWorld环境进行一步Action方法。输入参数Action,self.moveChart(action)移动hero地点,self.checkGoal()检测hero是还是不是触碰物体,得到reward、done标记。self.renderEnv获取环境图像state,重回state、reward、done。

调用gameEnv类伊始化方法,设置size
5,创制5×5大小GridWorld环境,每一趟创立GridWorld环境随机生成。小尺寸环境相对简单学习,大尺寸较难,操练时间更长。

规划DQN(Deep
Q-Network)互连网。使用卷积层,可以直接从环境原始像素学习策略。输入scalarInput,扁平化长为84x84x3=21168向量,恢复生机成[-1,84,84,3]尺寸图片ImageIn。tf.contrib.layers.convolution2d开立第1个卷积层,卷积核尺寸8×8,步长4×4,输出通道数(filter数量)32,padding模型VALID,bias伊始化器空。用4×4开间和VALID模型padding,第1层卷积输出维度20x20x32。第2层卷积尺寸4×4,步长2×2,输出通道数64,输出维度9x9x64。第3层卷积尺寸3×3,步长1×1,输出通道数64,输出维度7x7x64。第4层卷积尺寸7×7,步长1×1,输出通道数512,空间尺寸只允许在一个岗位卷积,,输出维度1x1x512。

tf.split(),第4个卷积层输出conv4平均拆分两段,streamAC、streamVC,Dueling
DQN Advantage Function(Action带来的价值)和Value
Function(环境本身价值)。tf.split函数第2参数代表要拆分成几段。第3参数代表要拆分多少个维度。tf.contrib.layers.flatten将streamAC和streamVC转遍平的steamA和steamV。创建streamA和streamV线性全连接层参数AW和VW。tf.random_normal初叶化权重,tf.matmul做全连接层矩阵乘法,得到self.Advantage和self.Value。Advantage针对Action,输出数量为Action数量。Value针对环境统一的,输出数量
1。Q值由Value、advantage复合成,Value加上减少均值Advantage。Advantage减去均值操作
tf.subtract,均值统计tf.reduce_mean函数(reduce_indices
1,代表Action数量维度)。最终输出Action,Q值最大Action,tf.argmax。

概念Double
DQN目标Q值targetQ输入placeholder,Agent动作actions输入placeholder。计算目的Q值,action由主DQN采纳,Q值由襄助target
DQN生成。统计预测Q值,scalar格局actions转onehot编码格局,主DQN生成的Qout乘以actions_onehot,得预测Q值(Qout和actions都源于主DQN)。

定义loss,tf.square、tf.reduce_mean计算targetQ和Q均方误差,学习速率1e-4
Adam优化器优化预测Q值和对象Q值偏差。

实现Experience Replay策略。定义experience_buffer
class。初阶化定义buffer_size存储样本最大容量,创立buffer列表。定义向经buffer添法郎素方法。如果领先buffer最大容量,清空最早样本,列表末尾添加新元素。定义样本抽样形式,用random.sample()函数随机抽取一定数额样本。

概念84x84x3 states扁平化 1维向量函数processState,方便后边堆叠样本。

updateTargetGraph函数,更新target DQN模型参数(主DQN用DQN class
self.updateModel方法立异模型参数)。输入变量tfVars,TensorFlow
Graph全体参数。tau,target
DQN向主DQN学习的速率。函数updateTargetGraph取tfVars前一半参数,主DQN模型参数。再令扶助targetDQN参数朝向主DQN参数前进很小比例(tau,0.001),target
DQN缓慢学习主DQN。练习时,目的Q值无法在几回迭代间波动太大,陶冶非凡不平稳、失控,陷入目的Q值和预测Q值反馈循环。必要安静目的Q值操练网络,缓慢学习target
DQN网络出口目标Q值,主互连网优化目标Q值和展望Q值间loss,target
DQN跟随主DQN缓慢学习。函数updateTargetGraph创立创新target
DQN模型参数操作,函数updateTarget执行操作。

DQN互连网磨练进程参数。batch_size,每一遍从experience
buffer获取样本数,32。更新频率update_freq,每隔多少step执行三遍模型参数更新,4。Q值衰减周到(discount
factor)γ,0.99。startE起初执行随机Action几率。endE末了实施随机Action几率。anneling_steps从开端随机几率降到最后随机几率所需步数。num_episodes总共多少次GridWorld环境试验。pre_train_steps正式用DQN接纳Action前开展多少步随机Action测试。max_epLength每个episode进行多少步Action。load_model是还是不是读取在此以前陶冶模型。path模型储存路径。h_size是DQN网络末了全连接层隐含节点数。tau是target
DQN向主DQN学习速率。

Qnetwork类伊始化mainQN和帮衬targetQN。初阶化所有模型参数。trainables获取具有可陶冶参数。updateTargetGraph创设创新target
DQN模型参数操作。

experience_buffer创制experience replay
class,设置当前随机Action几率e,总结e每一步衰减值stepDrop。开始化储存每个episode的reward列表rList,总步数total_steps。创造模型操练保存器(Saver)检查保存目录是还是不是存在。

制造默许Session,如果load_model标志True,检查模型文件路径checkpoint,读取载入已封存模型。执行参数早先化操作,执行更新targetQN模型参数操作。创制GridWorld试验循环,创设每个episode内部experience_buffer,内部buffer不加入当前迭代训练,训练只行使从前episode样本。开端化环境得第二个条件新闻s,processState()函数扁平化。开端化默许done标记d、episode内总reward值rAll、episode内步数j。

始建内层循环,每一趟迭代执行Action。总步数紧跟于pre_train_steps,强制用随机Action,只从随机Action学习,不深化进度。达到pre_train_steps,保留较小几率随机选择Action。不随机选拔Action,传入当前状态s给主DQN,预测得到应该执行Action。env.step()执行一步Action,得到接下来事态s1、reward、done标记。processState对s1扁平化处理,s、a、r、s1、d传入episodeBuffer存储。

总步数当先pre_train_steps,持续下滑随机选拔Action几率e,直到最低值endE。每当总步数达到update_freq整数部,进行四次训练,模型参数更新。从myBuffer中sample出一个batch_size样本。陶冶样本第3列音讯,下一情景s1,传入mainQN,执行main.predict,得到主模型选用Action。s1传诵扶助targetQN,得到s1状态下具有Action的Q值。mainQN输出Action
,选用targetQN输出Q,得到doubleQ。八个DQN网络把挑选Action和输出Q值四个操作分隔开,Double
DQN。练习样本第2列音信,当前reward,加doubleQ乘以衰减周全γ,获得学习目标targetQ。传入当前状态s,学习目标targetQ和事实上使用Action,执行updateTarget函数,执行targetQN模型参数更新(缓慢向mainQN学习)。完整完结一回训练进程。每个step停止,累计当前那步获取reward,更新当前场地为下一步试验做准备。要是done标记为True,间接中断episode试验。

episode内部episodeBuffer添加到myBuffer,作将来陶冶抽样数据集。当前episode
reward添加到rList。每25个episode展现平均reward值。每1000个episode或任何锻练完结,保存当前模型。

初叶200个episode内,完全随机Action的前10000步内,平均可以获取reward在2附近,基础baseline。

教练最终episode输出,平均reward 22,卓殊大升高。

算算每100个episode平均reward,plt.plot显示reward变化趋势。从第1000个episode伊始,reward火速提高,到第4000个episode基本达成高峰,后边进去平台期,进步不大。

    import numpy as np
    import random
    import tensorflow as tf
    import os
    %matplotlib inline
    from gridworld import gameEnv
    env = gameEnv(size=5)
    class Qnetwork():
        def __init__(self,h_size):
            #The network recieves a frame from the game, flattened into an array.
            #It then resizes it and processes it through four convolutional layers.
            self.scalarInput =  tf.placeholder(shape=[None,21168],dtype=tf.float32)
            self.imageIn = tf.reshape(self.scalarInput,shape=[-1,84,84,3])
            self.conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.imageIn,num_outputs=32,kernel_size=[8,8],stride=[4,4],padding='VALID', biases_initializer=None)
            self.conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.conv1,num_outputs=64,kernel_size=[4,4],stride=[2,2],padding='VALID', biases_initializer=None)
            self.conv3 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.conv2,num_outputs=64,kernel_size=[3,3],stride=[1,1],padding='VALID', biases_initializer=None)
            self.conv4 = tf.contrib.layers.convolution2d( \
                inputs=self.conv3,num_outputs=512,kernel_size=[7,7],stride=[1,1],padding='VALID', biases_initializer=None)

            #We take the output from the final convolutional layer and split it into separate advantage and value streams.
            self.streamAC,self.streamVC = tf.split(self.conv4,2,3)
            self.streamA = tf.contrib.layers.flatten(self.streamAC)
            self.streamV = tf.contrib.layers.flatten(self.streamVC)
            self.AW = tf.Variable(tf.random_normal([h_size//2,env.actions]))
            self.VW = tf.Variable(tf.random_normal([h_size//2,1]))
            self.Advantage = tf.matmul(self.streamA,self.AW)
            self.Value = tf.matmul(self.streamV,self.VW)

            #Then combine them together to get our final Q-values.
            self.Qout = self.Value + tf.subtract(self.Advantage,tf.reduce_mean(self.Advantage,reduction_indices=1,keep_dims=True))
            self.predict = tf.argmax(self.Qout,1)

            #Below we obtain the loss by taking the sum of squares difference between the target and prediction Q values.
            self.targetQ = tf.placeholder(shape=[None],dtype=tf.float32)
            self.actions = tf.placeholder(shape=[None],dtype=tf.int32)
            self.actions_onehot = tf.one_hot(self.actions,env.actions,dtype=tf.float32)

            self.Q = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.Qout, self.actions_onehot), reduction_indices=1)

            self.td_error = tf.square(self.targetQ - self.Q)
            self.loss = tf.reduce_mean(self.td_error)
            self.trainer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001)
            self.updateModel = self.trainer.minimize(self.loss)

    class experience_buffer():
        def __init__(self, buffer_size = 50000):
            self.buffer = []
            self.buffer_size = buffer_size

        def add(self,experience):
            if len(self.buffer) + len(experience) >= self.buffer_size:
                self.buffer[0:(len(experience)+len(self.buffer))-self.buffer_size] = []
            self.buffer.extend(experience)

        def sample(self,size):
            return np.reshape(np.array(random.sample(self.buffer,size)),[size,5])

    def processState(states):
        return np.reshape(states,[21168])

    def updateTargetGraph(tfVars,tau):
        total_vars = len(tfVars)
        op_holder = []
        for idx,var in enumerate(tfVars[0:total_vars//2]):
            op_holder.append(tfVars[idx+total_vars//2].assign((var.value()*tau) + ((1-tau)*tfVars[idx+total_vars//2].value())))
        return op_holder
    def updateTarget(op_holder,sess):
        for op in op_holder:
            sess.run(op)
    batch_size = 32 #How many experiences to use for each training step.
    update_freq = 4 #How often to perform a training step.
    y = .99 #Discount factor on the target Q-values
    startE = 1 #Starting chance of random action
    endE = 0.1 #Final chance of random action
    anneling_steps = 10000. #How many steps of training to reduce startE to endE.
    num_episodes = 10000#How many episodes of game environment to train network with.
    pre_train_steps = 10000 #How many steps of random actions before training begins.
    max_epLength = 50 #The max allowed length of our episode.
    load_model = False #Whether to load a saved model.
    path = "./dqn" #The path to save our model to.
    h_size = 512 #The size of the final convolutional layer before splitting it into Advantage and Value streams.
    tau = 0.001 #Rate to update target network toward primary network
    tf.reset_default_graph()
    mainQN = Qnetwork(h_size)
    targetQN = Qnetwork(h_size)
    init = tf.global_variables_initializer()
    trainables = tf.trainable_variables()
    targetOps = updateTargetGraph(trainables,tau)
    myBuffer = experience_buffer()
    #Set the rate of random action decrease. 
    e = startE
    stepDrop = (startE - endE)/anneling_steps
    #create lists to contain total rewards and steps per episode
    rList = []
    total_steps = 0
    #Make a path for our model to be saved in.
    saver = tf.train.Saver()
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)
    #%%
    with tf.Session() as sess:
        if load_model == True:
            print('Loading Model...')
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(path)
            saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
        sess.run(init)
        updateTarget(targetOps,sess) #Set the target network to be equal to the primary network.
        for i in range(num_episodes+1):
            episodeBuffer = experience_buffer()
            #Reset environment and get first new observation
            s = env.reset()
            s = processState(s)
            d = False
            rAll = 0
            j = 0
            #The Q-Network
            while j < max_epLength: #If the agent takes longer than 200 moves to reach either of the blocks, end the trial.
                j+=1
                #Choose an action by greedily (with e chance of random action) from the Q-network
                if np.random.rand(1) < e or total_steps < pre_train_steps:
                    a = np.random.randint(0,4)
                else:
                    a = sess.run(mainQN.predict,feed_dict={mainQN.scalarInput:[s]})[0]
                s1,r,d = env.step(a)
                s1 = processState(s1)
                total_steps += 1
                episodeBuffer.add(np.reshape(np.array([s,a,r,s1,d]),[1,5])) #Save the experience to our episode buffer.

                if total_steps > pre_train_steps:
                    if e > endE:
                        e -= stepDrop

                    if total_steps % (update_freq) == 0:
                        trainBatch = myBuffer.sample(batch_size) #Get a random batch of experiences.
                        #Below we perform the Double-DQN update to the target Q-values
                        A = sess.run(mainQN.predict,feed_dict={mainQN.scalarInput:np.vstack(trainBatch[:,3])})
                        Q = sess.run(targetQN.Qout,feed_dict={targetQN.scalarInput:np.vstack(trainBatch[:,3])})
                        doubleQ = Q[range(batch_size),A]
                        targetQ = trainBatch[:,2] + y*doubleQ
                        #Update the network with our target values.
                        _ = sess.run(mainQN.updateModel, \
                            feed_dict={mainQN.scalarInput:np.vstack(trainBatch[:,0]),mainQN.targetQ:targetQ, mainQN.actions:trainBatch[:,1]})

                        updateTarget(targetOps,sess) #Set the target network to be equal to the primary network.
                rAll += r
                s = s1

                if d == True:
                    break

            #Get all experiences from this episode and discount their rewards.
            myBuffer.add(episodeBuffer.buffer)
            rList.append(rAll)
            #Periodically save the model.
            if i>0 and i % 25 == 0:
                print('episode',i,', average reward of last 25 episode',np.mean(rList[-25:]))
            if i>0 and i % 1000 == 0:
                saver.save(sess,path+'/model-'+str(i)+'.cptk')
                print("Saved Model")            
        saver.save(sess,path+'/model-'+str(i)+'.cptk')
    #%%
    rMat = np.resize(np.array(rList),[len(rList)//100,100])
    rMean = np.average(rMat,1)
    plt.plot(rMean)

 

参考资料:
《TensorFlow实战》

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