切换视频源：

Actor Critic (Tensorflow)

作者: 莫烦编辑: 莫烦 2017-04-03

学习资料:

要点 ¶

一句话概括 Actor Critic 方法:

结合了 Policy Gradient (Actor) 和 Function Approximation (Critic) 的方法. Actor 基于概率选行为, Critic 基于 Actor 的行为评判行为的得分, Actor 根据 Critic 的评分修改选行为的概率.

Actor Critic 方法的优势: 可以进行单步更新, 比传统的 Policy Gradient 要快.

Actor Critic 方法的劣势: 取决于 Critic 的价值判断, 但是 Critic 难收敛, 再加上 Actor 的更新, 就更难收敛. 为了解决收敛问题, Google Deepmind 提出了 Actor Critic 升级版 Deep Deterministic Policy Gradient. 后者融合了 DQN 的优势, 解决了收敛难的问题. 我们之后也会要讲到 Deep Deterministic Policy Gradient. 不过那个是要以 Actor Critic 为基础, 懂了 Actor Critic, 后面那个就好懂了.

下面是基于 Actor Critic 的 Gym Cartpole 实验:

算法 ¶

这套算法是在普通的 Policy gradient 算法上面修改的, 如果对 Policy Gradient 算法还不是很了解, 欢迎戳这里. 对这套算法打个比方如下:

Actor 修改行为时就像蒙着眼睛一直向前开车, Critic 就是那个扶方向盘改变 Actor 开车方向的.

或者说详细点, 就是 Actor 在运用 Policy Gradient 的方法进行 Gradient ascent 的时候, 由 Critic 来告诉他, 这次的 Gradient ascent 是不是一次正确的 ascent, 如果这次的得分不好, 那么就不要 ascent 那么多.

代码主结构 ¶

有了点理解, 我们来代码 (如果想一次性看所有代码, 请来我的 Github):

上图是 Actor 的神经网络结果, 代码结构在下面:

class Actor(object):
    def __init__(self, sess, n_features, n_actions, lr=0.001):
        # 用 tensorflow 建立 Actor 神经网络,
        # 搭建好训练的 Graph.

    def learn(self, s, a, td):
        # s, a 用于产生 Gradient ascent 的方向,
        # td 来自 Critic, 用于告诉 Actor 这方向对不对.

    def choose_action(self, s):
        # 根据 s 选 行为 a

上图是 Critic 的神经网络结果, 代码结构在下面:

class Critic(object):
    def __init__(self, sess, n_features, lr=0.01):
        # 用 tensorflow 建立 Critic 神经网络,
        # 搭建好训练的 Graph.

    def learn(self, s, r, s_):
        # 学习 状态的价值 (state value), 不是行为的价值 (action value),
        # 计算 TD_error = (r + v_) - v,
        # 用 TD_error 评判这一步的行为有没有带来比平时更好的结果,
        # 可以把它看做 Advantage
        return # 学习时产生的 TD_error

两者学习方式 ¶

Actor 想要最大化期望的 reward, 在 Actor Critic 算法中, 我们用 “比平时好多少” (TD error) 来当做 reward, 所以就是:

with tf.variable_scope('exp_v'):
    log_prob = tf.log(self.acts_prob[0, self.a])    # log 动作概率
    self.exp_v = tf.reduce_mean(log_prob * self.td_error)   # log 概率 * TD 方向
with tf.variable_scope('train'):
    # 因为我们想不断增加这个 exp_v (动作带来的额外价值),
    # 所以我们用过 minimize(-exp_v) 的方式达到
    # maximize(exp_v) 的目的
    self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(-self.exp_v)

Critic 的更新很简单, 就是像 Q learning 那样更新现实和估计的误差 (TD error) 就好了.

with tf.variable_scope('squared_TD_error'):
    self.td_error = self.r + GAMMA * self.v_ - self.v
    self.loss = tf.square(self.td_error)    # TD_error = (r+gamma*V_next) - V_eval
with tf.variable_scope('train'):
    self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(self.loss)

每回合算法 ¶

for i_episode in range(MAX_EPISODE):
    s = env.reset()
    t = 0
    track_r = []    # 每回合的所有奖励
    while True:
        if RENDER: env.render()

        a = actor.choose_action(s)

        s_, r, done, info = env.step(a)

        if done: r = -20    # 回合结束的惩罚

        track_r.append(r)

        td_error = critic.learn(s, r, s_)  # Critic 学习
        actor.learn(s, a, td_error)     # Actor 学习

        s = s_
        t += 1

        if done or t >= MAX_EP_STEPS:
            # 回合结束, 打印回合累积奖励
            ep_rs_sum = sum(track_r)
            if 'running_reward' not in globals():
                running_reward = ep_rs_sum
            else:
                running_reward = running_reward * 0.95 + ep_rs_sum * 0.05
            if running_reward > DISPLAY_REWARD_THRESHOLD: RENDER = True  # rendering
            print("episode:", i_episode, "  reward:", int(running_reward))
            break

建立神经网络的详细流程请直接看代码更直观, 其他方面的代码也不是重点, 所以直接看代码很好懂. 一次性看到全部代码, 请去我的 Github

由于更新时的网络相关性, state 相关性, Actor Critic 很难收敛. 如果同学们对这份代码做过修改, 并且达到了好的收敛性, 欢迎在下面分享~

分享到:
如果你觉得这篇文章或视频对你的学习很有帮助, 请你也分享它, 让它能再次帮助到更多的需要学习的人. 莫烦没有正式的经济来源, 如果你也想支持 莫烦Python 并看到更好的教学内容, 赞助他一点点, 作为鼓励他继续开源的动力.

支持让教学变得更优秀

点我赞助莫烦