深度强化学习：入门(Deep Reinforcement Learning: Scratching the surface)

RL的方案

两个主要对象：Agent和Environment

Agent观察Environment，做出Action，这个Action会对Environment造成一定影响和改变，继而Agent会从新的环境中获得Reward。循环上述步骤。

举例：

机器人把水杯打翻了，人类说“不能这么做”，机器人获得人类的这个负向反馈，然后机器人观察到水杯打翻的状态，采取了拖地的行为，获得了人类的“谢谢”的正向反馈。

这里写图片描述

Agent学习的目标就是使得期望的回报（reward）最大化。

注意：State（observation说法更贴切）指的是Agent观察到的Environment的状态，不是指machine本身的状态。

以Alphago为例子：

对Alphago来说，Observation就是19×19的一个棋盘，于是它落下一黑子：

然后对手下了一个白子，Alphago观察到一个新Observation（有两颗棋子的），再下一颗黑子：

不过RL比较困难的一个地方是：Reward是比较难获得的，而Agent就是依靠Reward来进行学习，进行自身策略的调整。

学习Go：监督学习与增强学习

监督学习的行动方案（跟着老师学）：

看到一个局式，机器就从经验中找寻和这个局式相同的那个做法，并采取经验中的应对方法，因为通过经验了解到这种应对方法是最好的（只是经验中的最好，并不代表对于Go的局势来说真的最好）。然而问题也就在于，人类也不知道哪一种应对方法时最优的，所以让机器从人类棋谱中学习，可能可以下的不错，但不一定是最厉害的。

RL的行动方案（从经验中学习）

机器自己去和别人下围棋，赢了就是正反馈，输了就是负反馈。不过机器不知道自己下的那么多步里面哪些好，哪些不好，需要自己去搞清楚。

不管是哪种方法，都需要有大量的训练例子，比如监督学习要看上千万的棋谱，RL要下上千万盘的棋。不过对于RL来说，很难有人类和它下几千万盘棋，所以策略是先用监督学习训练处两个下得还可以的机器，再让它们用RL互相对着下。

RL也可以用在聊天机器人的训练上：

同样有监督学习和RL的学习差别：

监督学习

如果对方说”hello”，机器应该回复”Hi”;如果对方说”Bye bye”，机器应该回复”Good bye”。

增强学习

机器和对方瞎说，最后获得人类怒挂电话的负反馈（滑稽）。但机器仍不知道是自己哪句话没讲对，要靠自己去弄清楚。

同样，由于需要大量训练，现实的训练方法是先用监督学习训练两个机器人，再让两个机器人通过RL互相讲话。不过还是需要有人来判断机器的对话是好还是不好，这是用程序很难判断的。（目前尚需克服的一个问题，有文献尝试给出一些简单规则来判断好不好，好就给机器人正反馈，不好就给负反馈）。

同样，很可能接下来会有人用GAN来做训练，即训练一个discriminator，去学习人类之间和机器之间的对话，然后判断一段新对话是来自人类，还是机器。而Agent的对话会尽量”骗过“discriminator，想办法生成尽可能像人类的对话。

RL的难点

Reward Delay
Agent’s actions affect the subsequent data it receives

后面内容的大纲

RL的方法分成两部分：

Policy-based：学习到一个Actor
Value-based：学习到一个Critic

将Actor与Critic结合起来是目前最有效果的做法。

Policy-based Approach: Learning an Actor

机器学习的本质就是找一个“函数”，而RL是机器学习的一种，而RL要找到的这个函数就是Actor/Policy=

而找到这个函数有三个步骤，如下图（当我们的Actor是一个Neural Network构成的时候，我们做的就是Deep Reinforcement Learning）：

第一步：确定函数集合（选择一个充当Actor的模型）

假设还是在之前的游戏里面，那么作为Actor的输入就是游戏画面，因此我们作为Actor的NN一定不是简答的前馈神经网络，应该还会有一些卷积层。而Actor的输出就是玩家可以进行的操作（action）：左移，右移，开火。即作为Actor的NN的书输出层只要三个神经元即可，每个神经元代表一种玩家操作的选择，而神经元的输出是对于该操作所对应的分数。而我们就可以选择分数最高的action。

不过如果是在做policy-based的时候，我们通常假设Actor是随机的（stochastic），即Actor的输出是各个操作对应的概率值，而不是得分。后面的lecture里面也假设Actor都是随机的。

NN相对搜索表（lookup table）的优点

搜索表的做法是：穷举每种游戏状况的可能，并给出对应状况下的最优操作。所以可以得到搜索表，就只需要一一对应地去找对应状况地给出的最优操作去执行就可以了。

不过在Actor玩电脑游戏的时候，搜索表的做法就不可行了，因为我们的输入时游戏画面（像素），不太可能穷尽所有像素的组合情况，所以只能用神经网络来替代搜索表的做法。而且NN是有举一反三的能力的，即就算有些情况它之前没见过，它也可能给出一个比较合理的结果。

第二步：确定函数的性能

在监督学习里面，我们的做法通常是：给定训练样本，然后训练得到模型的参数，再讲测试样本输入到训练好的模型中，看模型的输出结果与真实值“像”不“像”，越“像”就说明模型（函数）训练得越好。而为了获得最好的模型，我们定义了一个衡量模型输出与真实值之间“差距”的变量叫损失函数（Loss），所有训练样本的损失加总就得到了成本函数/总损失，我们就会去尝试寻找能够让总损失总小的模型参数，而这个模型参数找到后，也就确定了最优的模型/函数。