Labs 導讀

你是否想象過機器人也可以成為游戲領域的超級高手？是時候讓你的幻想成為現實，深度強化學習這位頭號玩家來啦！這是一個令人興奮又神秘的領域，簡單來說，它就是讓計算機像人類一樣學習和玩游戲。深度強化學習的學習過程就像是一場盛大的冒險，只不過主角不再是你，而是一臺智能機器。在這個冒險的旅程中，機器會探索各種各樣的環境，在探索的過程中，機器需要學習如何在這個世界中生存，這個過程就像一段傳奇的武俠故事，從小小菜鳥開始，一路闖蕩，跌跌撞撞，最后成長為一代巨俠！那么深度強化學習的原理是怎樣的呢？讓我們來一起看看吧。

Part 01、 深度學習 

深度強化學習融合了深度學習和強化學習，深度學習讓機器可以處理復雜的問題。這就像是機器有了一個超級大腦，深度神經網絡讓它可以處理更多的信息，并做出更聰明的決策。這樣一來，機器可以在各種各樣的游戲中展現出驚人的技能，從圍棋、超級馬里奧到復雜的電子游戲，通通難不倒它。我們先來介紹一下深度學習。

深度學習是一種基于神經網絡的機器學習方法，其目的是通過多層神經元的組合計算來挖掘樣本數據的潛在規律，實現高效的數據處理、數據識別、數據分類等任務。當前常見的深度學習應用領域有圖像識別、自然語言處理、深度強化學習等等。

深度神經網絡是深度學習的核心組成部分，它由多個神經元組成的神經網絡層疊加而成，神經網絡依據自身的狀態對外界輸入信息做出響應，實現對數據的智能處理。神經元是深度神經網絡中的基本單位，其設計模仿了自然界中的生物神經元的工作機制：通過接收外界的刺激信號而興奮，內部對信號進行處理，之后將信號傳導到下一個神經元。

多個擁有輸入和輸出的神經元組成一層神經網絡，多層神經網絡疊加則構成了深度神經網絡，與淺層神經網絡相比，深度神經網絡能夠學習到更復雜的特征表示，并在許多任務上取得了更優秀的性能。

深度神經網絡通常由多個層組成，在深度神經網絡中，上一層網絡的輸出將作為下一層網絡的輸入，其中，接收外界輸入的網絡層被稱作輸入層，最終輸出結果的網絡層被稱作輸出層，剩余中間網絡層均被稱為隱含層。深度神經網絡的層與層之間的連接形成了一張復雜的圖結構，稱為神經網絡拓撲結構。神經網絡的層數越深，包含的可訓練參數就越多，訓練時的計算量就越大。

Part 02、  強化學習  

接下來，我們介紹一下強化學習。

機器學習方法通常分為三類：有監督學習、無監督學習和強化學習。強化學習作為機器學習中的一種重要類型，常用于處理連續決策問題，不同于前兩種學習方式，強化學習更注重于從與環境的交互行為中學習并改進自身策略。強化學習涉及到智能體（agent）和環境（environment）兩個概念，其中，智能體代表強化學習算法的交互實體，環境代表與智能體交互的外部環境模型。

智能體的學習模式如圖3所示，首先，智能體觀測環境，獲取當前的環境狀態State，然后通過自身當前的策略制定行為Action并將其執行。智能體的動作會影響環境，環境會對該行為做出反饋，即給智能體一個即時獎勵信號Reward，同時環境狀態發生改變，到達下一新狀態，智能體繼續觀測環境，獲取新的環境狀態，繼而制定下一個行為。智能體反復迭代與環境之間的交互行為，根據層層反饋不斷改進策略，以達到最大化累積獎勵的探索目標。

舉個例子，在智能機器的探索過程中，機器并不會被告知應該怎么做，而是通過試錯來使它學習。當它嘗試一種行動，比如在超級馬里奧游戲中跳躍，它可能會得到積極的獎勵，比如得分增加；或者得到消極的獎勵，比如游戲角色受傷。通過不斷嘗試和反饋，機器逐漸學會了在不同情況下采取最優的行動，就像我們在現實生活中學習避免犯同樣的錯誤一樣。

在強化學習中，為了避免過擬合和提高泛化能力，通常采用探索和利用的策略。探索策略是指在學習過程中，以一定的概率選擇未經歷過的動作，以便學習更加全面和深入的策略。利用策略是指在學習過程中，以一定的概率選擇已經證明有效的動作，以獲得更高的累積獎勵。

Part 03、 深度強化學習 

接下來，介紹我們的主角——深度強化學習。

深度強化學習是強化學習與深度學習的結合。借助于深度神經網絡的計算優勢和感知優勢，深度強化學習算法對具有復雜的高維狀態空間和高維動作空間的環境的探索能力有了長足進步，對狀態價值和動作價值的求解能力也得到顯著提升。深度強化學習神經網絡可以接收高維輸入，在與環境的交互中學習最優控制策略并輸出動作，廣泛應用于實時決策、智能機器人、游戲博弈等多個領域。

Deep-Q-Network（DQN）是深度強化學習領域里程碑式的算法，該算法由DeepMind在2013年提出，首次將深度學習方法與強化學習方法融合，開辟了深度強化學習研究的先河。

DQN算法旨在解決傳統Q-learning算法在處理高維狀態空間時出現的問題。

傳統Q-learning算法維護一張S-A表來記錄在每個狀態下采取每個動作對應的價值Q，通過查詢S-A表，智能體在每一個狀態下都選取具有最大價值的動作，也就實現了智能體的最優控制。

S-A表存在一定的局限性，其使用前提是S-A的組合為有限值，當S-A組合無法窮舉時，則無法通過查詢S-A表的方式選取最優動作，同時，在S-A組合數量超出算力承受范圍時，查詢Q表的復雜度也是極高的。

深度神經網絡具有強大的擬合能力，DQN繼承了Q-learning的思想，但采用了深度神經網絡來替代S-A表。

通過訓練神經網絡，使其能根據狀態輸出對應狀態下動作的價值。模型的損失函數：

圖片

其中為Q值的目標值，損失函數表示了當前估計Q值與目標Q值之間的差距。通過使用梯度下降方法最小化損失函數，來進行對網絡的訓練。

需要注意到，Q-Net在更新時參數發生變化，則的值發生變化，但同時的值也發生了變化，即模型追求的目標Q值處于一種變化的狀態，具有不穩定性，以變動的目標值來訓練網絡則導致估計值也陷入不穩定的狀態，因此DQN算法引入了另一個網絡結構Target-Net。Target-Net的網絡結構與Q-Net完全相同，在訓練過程中，DQN算法使用Target-Net來生成目標Q值，而不是Q-Net。Target-Net保持穩定的權重，使用Target-Net生成的目標Q值來計算損失函數，這可以有效解決目標Q值的不穩定性和發散問題。Target-Net處于慢更新狀態，每隔一定的時間步，Target-Net使用Q-Net的參數來實現自身的更新：

其中表示Target-Net的參數，表示Q-Net的參數，參數用來調整更新幅度。

DQN算法在Atari游戲中取得了優異的表現，它的成功也促進了更多深度學習與強化學習融合研究的發展。

Part 04、深度強化學習的經驗回放機制 

深度強化學習智能體的交互行為可以用四元組來記錄，其中s為t時刻的環境狀態，a為t時刻的智能體動作，r為t時刻的獎勵，為t+1時刻的環境狀態。通過對該交互記錄進行計算，可以得到損失函數用于訓練網絡。

傳統的Q-learning算法使用的是在線更新方式，每次訓練都只使用當前的交互記錄，訓練結束后就會丟棄該條交互記錄，繼續采集新記錄，這種方式更新較慢。事實上，模型每次采集的記錄可以重復使用。通過使用一個經驗回放池來存儲智能體交互產生的記錄樣本，然后從經驗回放池批量采集經驗進行網絡訓練，可以增加樣本的利用率，減少采樣壓力。在實際應用中，要當經驗回放池中存儲了足夠數量的經驗后才會開始采樣并更新網絡，當經驗回放池的容量達到上限時，每存進一條新樣本，就會以先進先出的方式刪除最早進入經驗池的一條樣本。

同時，在一些連續場景如游戲場景中，當前的畫面狀態與下一時刻的畫面狀態會比較接近，導致兩個相鄰的樣本間據有很強的相關性，如果對樣本進行順序采樣，則可能導致網絡更新過擬合。所以經驗回放池在設計上采用了隨機抽樣的方式，降低采樣結果之間的關聯，該隨機采樣方式可以提升模型訓練的效果。

Part 05、  總結  

近年來，深度強化學習像一顆新星冉冉升起，迎來了研究的熱潮，同時研究的成果也被各大主流媒體爭相報道，比如擊敗人類圍棋世界冠軍的AlphaGo、擊敗DOTA2世界冠軍戰隊的OpenAI Five、擊敗KPL頂尖戰隊的騰訊AI-絕悟等等，深度強化學習展現出了越來越令人驚奇的潛力。

當然，深度強化學習不僅僅局限于應用在游戲領域，它在許多領域都有著應用潛力，比如自動駕駛、金融交易和醫療保健等領域，就連當下大放異彩的ChatGPT也應用了深度強化學習。

深度強化學習不僅是讓機器變得更智能，更重要的是，它讓科技變得更加有趣和有益。讓我們期待未來，看看深度強化學習會帶給我們怎樣的驚喜吧！