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| 本文作者： AI研習(xí)社 | 2017-07-21 15:48 |
雷鋒網(wǎng)按：本文原作者楊熹，本文原載于個(gè)人博客。
雖然是周末，也保持充電，今天來(lái)看看強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不過(guò)不是要用它來(lái)玩游戲，而是覺(jué)得它在制造業(yè)，庫(kù)存，電商，廣告，推薦，金融，醫(yī)療等與我們生活息息相關(guān)的領(lǐng)域也有很好的應(yīng)用，當(dāng)然要了解一下了。
本文結(jié)構(gòu)：
定義
和監(jiān)督式學(xué)習(xí), 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的區(qū)別
主要算法和類別
應(yīng)用舉例
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，是多學(xué)科多領(lǐng)域交叉的一個(gè)產(chǎn)物，它的本質(zhì)是解決 decision making 問(wèn)題，即自動(dòng)進(jìn)行決策，并且可以做連續(xù)決策。
它主要包含四個(gè)元素，agent，環(huán)境狀態(tài)，行動(dòng)，獎(jiǎng)勵(lì)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是獲得最多的累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。
讓我們以小孩學(xué)習(xí)走路來(lái)做個(gè)形象的例子：
小孩想要走路，但在這之前，他需要先站起來(lái)，站起來(lái)之后還要保持平衡，接下來(lái)還要先邁出一條腿，是左腿還是右腿，邁出一步后還要邁出下一步。
小孩就是 agent，他試圖通過(guò)采取行動(dòng)（即行走）來(lái)操縱環(huán)境（行走的表面），并且從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)變到另一個(gè)狀態(tài)（即他走的每一步），當(dāng)他完成任務(wù)的子任務(wù)（即走了幾步）時(shí)，孩子得到獎(jiǎng)勵(lì)（給巧克力吃），并且當(dāng)他不能走路時(shí)，就不會(huì)給巧克力。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們比較熟知的是監(jiān)督式學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，此外還有一個(gè)大類就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)：
強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督式學(xué)習(xí)的區(qū)別：
監(jiān)督式學(xué)習(xí)就好比你在學(xué)習(xí)的時(shí)候，有一個(gè)導(dǎo)師在旁邊指點(diǎn)，他知道怎么是對(duì)的怎么是錯(cuò)的，但在很多實(shí)際問(wèn)題中，例如 chess，Go，這種有成千上萬(wàn)種組合方式的情況，不可能有一個(gè)導(dǎo)師知道所有可能的結(jié)果。
而這時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)在沒(méi)有任何標(biāo)簽的情況下，通過(guò)先嘗試做出一些行為得到一個(gè)結(jié)果，通過(guò)這個(gè)結(jié)果是對(duì)還是錯(cuò)的反饋，調(diào)整之前的行為，就這樣不斷的調(diào)整，算法能夠?qū)W習(xí)到在什么樣的情況下選擇什么樣的行為可以得到最好的結(jié)果。
就好比你有一只還沒(méi)有訓(xùn)練好的小狗，每當(dāng)它把屋子弄亂后，就減少美味食物的數(shù)量（懲罰），每次表現(xiàn)不錯(cuò)時(shí)，就加倍美味食物的數(shù)量（獎(jiǎng)勵(lì)），那么小狗最終會(huì)學(xué)到一個(gè)知識(shí)，就是把客廳弄亂是不好的行為。
兩種學(xué)習(xí)方式都會(huì)學(xué)習(xí)出輸入到輸出的一個(gè)映射，監(jiān)督式學(xué)習(xí)出的是之間的關(guān)系，可以告訴算法什么樣的輸入對(duì)應(yīng)著什么樣的輸出，強(qiáng)化學(xué)習(xí)出的是給機(jī)器的反饋 reward function，即用來(lái)判斷這個(gè)行為是好是壞。
另外強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)果反饋有延時(shí)，有時(shí)候可能需要走了很多步以后才知道以前的某一步的選擇是好還是壞，而監(jiān)督學(xué)習(xí)做了比較壞的選擇會(huì)立刻反饋給算法。
而且強(qiáng)化學(xué)習(xí)面對(duì)的輸入總是在變化，每當(dāng)算法做出一個(gè)行為，它影響下一次決策的輸入，而監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入是獨(dú)立同分布的。
通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，一個(gè) agent 可以在探索和開(kāi)發(fā)（exploration and exploitation）之間做權(quán)衡，并且選擇一個(gè)最大的回報(bào)。
exploration 會(huì)嘗試很多不同的事情，看它們是否比以前嘗試過(guò)的更好。
exploitation 會(huì)嘗試過(guò)去經(jīng)驗(yàn)中最有效的行為。
一般的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不考慮這種平衡，就只是是 exploitative。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的區(qū)別：
非監(jiān)督式不是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射，而是模式。例如在向用戶推薦新聞文章的任務(wù)中，非監(jiān)督式會(huì)找到用戶先前已經(jīng)閱讀過(guò)類似的文章并向他們推薦其一，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)將通過(guò)向用戶先推薦少量的新聞，并不斷獲得來(lái)自用戶的反饋，最后構(gòu)建用戶可能會(huì)喜歡的文章的 “知識(shí)圖”。
從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的幾個(gè)元素的角度劃分的話，方法主要有下面幾類：
Policy based, 關(guān)注點(diǎn)是找到最優(yōu)策略。
Value based, 關(guān)注點(diǎn)是找到最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)總和。
Action based, 關(guān)注點(diǎn)是每一步的最優(yōu)行動(dòng)。
我們可以用一個(gè)最熟知的旅行商例子來(lái)看，
我們要從 A 走到 F，每?jī)牲c(diǎn)之間表示這條路的成本，我們要選擇路徑讓成本越低越好：
那么幾大元素分別是：
states ，就是節(jié)點(diǎn) {A, B, C, D, E, F}
action ，就是從一點(diǎn)走到下一點(diǎn) {A -> B, C -> D, etc}
reward function ，就是邊上的 cost
policy，就是完成任務(wù)的整條路徑 {A -> C -> F}
有一種走法是這樣的，在 A 時(shí)，可以選的 (B, C, D, E)，發(fā)現(xiàn) D 最優(yōu)，就走到 D，此時(shí)，可以選的 (B, C, F)，發(fā)現(xiàn) F 最優(yōu)，就走到 F，此時(shí)完成任務(wù)。
這個(gè)算法就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一種，叫做 epsilon greedy，是一種 Policy based 的方法，當(dāng)然了這個(gè)路徑并不是最優(yōu)的走法。
如下圖所示的四種分類方式，分別對(duì)應(yīng)著相應(yīng)的主要算法：
Model-free：不嘗試去理解環(huán)境, 環(huán)境給什么就是什么，一步一步等待真實(shí)世界的反饋, 再根據(jù)反饋采取下一步行動(dòng)。
Model-based：先理解真實(shí)世界是怎樣的, 并建立一個(gè)模型來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)世界的反饋，通過(guò)想象來(lái)預(yù)判斷接下來(lái)將要發(fā)生的所有情況，然后選擇這些想象情況中最好的那種，并依據(jù)這種情況來(lái)采取下一步的策略。它比 Model-free 多出了一個(gè)虛擬環(huán)境，還有想象力。
Policy based：通過(guò)感官分析所處的環(huán)境, 直接輸出下一步要采取的各種動(dòng)作的概率, 然后根據(jù)概率采取行動(dòng)。
Value based：輸出的是所有動(dòng)作的價(jià)值, 根據(jù)最高價(jià)值來(lái)選動(dòng)作，這類方法不能選取連續(xù)的動(dòng)作。
Monte-carlo update：游戲開(kāi)始后, 要等待游戲結(jié)束, 然后再總結(jié)這一回合中的所有轉(zhuǎn)折點(diǎn), 再更新行為準(zhǔn)則。
Temporal-difference update：在游戲進(jìn)行中每一步都在更新, 不用等待游戲的結(jié)束, 這樣就能邊玩邊學(xué)習(xí)了。
On-policy：必須本人在場(chǎng), 并且一定是本人邊玩邊學(xué)習(xí)。
Off-policy：可以選擇自己玩, 也可以選擇看著別人玩, 通過(guò)看別人玩來(lái)學(xué)習(xí)別人的行為準(zhǔn)則。
1. Sarsa
Q 為動(dòng)作效用函數(shù)（action-utility function），用于評(píng)價(jià)在特定狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作的優(yōu)劣，可以將之理解為智能體（Agent）的大腦。
SARSA 利用馬爾科夫性質(zhì)，只利用了下一步信息, 讓系統(tǒng)按照策略指引進(jìn)行探索，在探索每一步都進(jìn)行狀態(tài)價(jià)值的更新，更新公式如下所示：
s 為當(dāng)前狀態(tài)，a 是當(dāng)前采取的動(dòng)作，s’ 為下一步狀態(tài)，a’ 是下一個(gè)狀態(tài)采取的動(dòng)作，r 是系統(tǒng)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)， α 是學(xué)習(xí)率， γ 是衰減因子。
2. Q learning
Q Learning 的算法框架和 SARSA 類似, 也是讓系統(tǒng)按照策略指引進(jìn)行探索，在探索每一步都進(jìn)行狀態(tài)價(jià)值的更新。關(guān)鍵在于 Q Learning 和 SARSA 的更新公式不一樣，Q Learning 的更新公式如下：
3. Policy Gradients
系統(tǒng)會(huì)從一個(gè)固定或者隨機(jī)起始狀態(tài)出發(fā)，策略梯度讓系統(tǒng)探索環(huán)境，生成一個(gè)從起始狀態(tài)到終止?fàn)顟B(tài)的狀態(tài) - 動(dòng)作 - 獎(jiǎng)勵(lì)序列，s1,a1,r1,.....,sT,aT,rT，在第 t 時(shí)刻，我們讓 gt=rt+γrt+1+... 等于 q(st,a) ，從而求解策略梯度優(yōu)化問(wèn)題。
4. Actor-Critic
算法分為兩個(gè)部分：Actor 和 Critic。Actor 更新策略， Critic 更新價(jià)值。Critic 就可以用之前介紹的 SARSA 或者 Q Learning 算法。
5. Monte-carlo learning
用當(dāng)前策略探索產(chǎn)生一個(gè)完整的狀態(tài) - 動(dòng)作 - 獎(jiǎng)勵(lì)序列:
s1,a1,r1,....,sk,ak,rk～π
在序列第一次碰到或者每次碰到一個(gè)狀態(tài) s 時(shí)，計(jì)算其衰減獎(jiǎng)勵(lì):
最后更新?tīng)顟B(tài)價(jià)值:
6. Deep-Q-Network
DQN 算法的主要做法是 Experience Replay，將系統(tǒng)探索環(huán)境得到的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存起來(lái)，然后隨機(jī)采樣樣本更新深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。它也是在每個(gè) action 和 environment state 下達(dá)到最大回報(bào)，不同的是加了一些改進(jìn)，加入了經(jīng)驗(yàn)回放和決斗網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)有很多應(yīng)用，除了無(wú)人駕駛，AlphaGo，玩游戲之外，還有下面這些工程中實(shí)用的例子：
1. Manufacturing
例如一家日本公司 Fanuc，工廠機(jī)器人在拿起一個(gè)物體時(shí)，會(huì)捕捉這個(gè)過(guò)程的視頻，記住它每次操作的行動(dòng)，操作成功還是失敗了，積累經(jīng)驗(yàn)，下一次可以更快更準(zhǔn)地采取行動(dòng)。
2. Inventory Management
在庫(kù)存管理中，因?yàn)閹?kù)存量大，庫(kù)存需求波動(dòng)較大，庫(kù)存補(bǔ)貨速度緩慢等阻礙使得管理是個(gè)比較難的問(wèn)題，可以通過(guò)建立強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)減少庫(kù)存周轉(zhuǎn)時(shí)間，提高空間利用率。
3. Dynamic pricing
強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的 Q-learning 可以用來(lái)處理動(dòng)態(tài)定價(jià)問(wèn)題。
4. Customer Delivery
制造商在向各個(gè)客戶運(yùn)輸時(shí)，想要在滿足客戶的所有需求的同時(shí)降低車隊(duì)總成本。通過(guò) multi-agents 系統(tǒng)和 Q-learning，可以降低時(shí)間，減少車輛數(shù)量。
5. ECommerce Personalization
在電商中，也可以用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)和分析顧客行為，定制產(chǎn)品和服務(wù)以滿足客戶的個(gè)性化需求。
6. Ad Serving
例如算法 LinUCB （屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 bandit 的一種算法），會(huì)嘗試投放更廣范圍的廣告，盡管過(guò)去還沒(méi)有被瀏覽很多，能夠更好地估計(jì)真實(shí)的點(diǎn)擊率。
再如雙 11 推薦場(chǎng)景中，阿里巴巴使用了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)，通過(guò)持續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)和模型優(yōu)化建立決策引擎，對(duì)海量用戶行為以及百億級(jí)商品特征進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，幫助每一個(gè)用戶迅速發(fā)現(xiàn)寶貝，提高人和商品的配對(duì)效率。還有，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)將手機(jī)用戶點(diǎn)擊率提升了 10-20%。
7. Financial Investment Decisions
例如這家公司 Pit.ai，應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)評(píng)價(jià)交易策略，可以幫助用戶建立交易策略，并幫助他們實(shí)現(xiàn)其投資目標(biāo)。
8. Medical Industry
動(dòng)態(tài)治療方案（DTR）是醫(yī)學(xué)研究的一個(gè)主題，是為了給患者找到有效的治療方法。 例如癌癥這種需要長(zhǎng)期施藥的治療，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以將患者的各種臨床指標(biāo)作為輸入 來(lái)制定治療策略。
上面簡(jiǎn)單地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念，區(qū)別，主要算法，下面是一些學(xué)習(xí)資源，供參考：
Udacity 課程 1：Machine Learning: Reinforcement Learning，
課程 2：Reinforcement Learning*
經(jīng)典教科書(shū)：Sutton & Barto Textbook: Reinforcement Learning: An Introduction 被引用 2 萬(wàn)多次 http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf
UC Berkeley 開(kāi)發(fā)的經(jīng)典的入門課程作業(yè)－編程玩 “吃豆人” 游戲：Berkeley Pac-Man Project (CS188 Intro to AI)
Stanford 開(kāi)發(fā)的入門課程作業(yè)－簡(jiǎn)化版無(wú)人車駕駛：Car Tracking (CS221 AI: Principles and Techniques)
5.CS 294: Deep Reinforcement Learning, Fall 2015 CS 294 Deep Reinforcement Learning, Fall 2015。
David Silver 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html
參考文章：
TensorFlow-11 - 策略網(wǎng)絡(luò)：用 Tensorflow 創(chuàng)建一個(gè)基于策略網(wǎng)絡(luò)的 Agent 來(lái)解決 CartPole 問(wèn)題。
http://www.jianshu.com/p/14625de78455
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是什么：簡(jiǎn)單圖解了 DQN
http://www.jianshu.com/p/2100cc577a46
https://www.marutitech.com/businesses-reinforcement-learning/
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/introduction-to-reinforcement-learning-implementation/
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-intro/4-02-RL-methods/
https://www.zhihu.com/question/41775291
http://www.algorithmdog.com/reinforcement-learning-model-free-learning
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