作者丨李国豪
学校丨中国科学院大学&上海科技大学
研究方向丨无人驾驶，强化学习
指导老师丨林宝军教授
1. 前言
本文主要讲解 DeepMind 发布在 ICLR 的文章 Continuous control with deep reinforcement learning，时间稍微有点久远，但因为算法经典，还是值得去实现。
2. 环境
这次实验环境是 Openai Gym 的 Pendulum-v0，state 是 3 维连续的表示杆的位置方向信息，action 是 1 维的连续动作，大小是 -2.0 到 2.0，表示对杆施加的力和方向。目标是让杆保持直立，所以 reward 在杆保持直立不动的时候最大。笔者所用的环境为：
Tensorflow (1.2.1)
gym (0.9.2)
请先安装 Tensorflow 和 gym，Tensorflow 和 gym 的安装就不赘述了，下面是网络收敛后的结果。
class="video_iframe" data-vidtype="2" allowfullscreen="" frameborder="0" data-ratio="1" data-w="272" data-src="/iframe/player.html?vid=y1325jlix3j&width=650&height=487.5&auto=0" style="display: block; width: 650px !important; height: 487.5px !important;" width="650" height="487.5" data-vh="487.5" data-vw="650" src="/iframe/player.html?vid=y1325jlix3j&width=650&height=487.5&auto=0"/>
3. 代码详解
先贴一张 DeepMind 文章中的伪代码，分析一下实现它，我们需要实现哪些东西：
4. 网络结构（model）
首先，我们需要实现一个 critic network 和一个 actor network，然后再实现一个 target critic network 和 target actor network，并且对应初始化为相同的 weights。下面来看看这部分代码怎么实现：
critic network & target critic network
上面是 critic network 的实现，critic network是一个用神经网络去近似的一个函数，输入是 s-state，a-action，输出是 Q 函数，网络参数是，在这里我的实现和原文类似，state 经过一个全连接层得到隐藏层特征 h1，action 经过另外一个全连接层得到隐藏层特征 h2，然后特征串联在一起得到 h_concat，之后 h_concat 再经过一层全连接层得到 h3，最后 h3 经过一个没有激活函数的全连接层得到 q_output。这就简单得实现了一个 critic network。
上面是target critic network的实现，target critic network网络结构和 critic network 一样，也参数初始化为一样的权重，思路是先把 critic network 的权重取出来初始化，再调用一遍 self.__create_critic_network() 创建 target network，最后把 critic network 初始化的权重赋值给 target critic network。
这样我们就得到了 critic network 和 critic target network。
actor network & actor target network
actor network和 actor target network的实现与 critic 几乎一样，区别在于网络结构和激活函数。
这里用了 3 层全连接层，最后激活函数是 tanh，把输出限定在 -1 到 1 之间。这样大体的网络结构就实现完了。
5. Replay Buffer & Random Process（Mechanism）
接下来，伪代码提到 replay buffer 和 random process，这部分代码比较简单也很短，主要参考了 openai 的 rllab 的实现，大家可以直接看看源码。
6.网络更新和损失函数（Model）
用梯度下降更新网络，先需要定义我们的 loss 函数。
critic nework 更新
这里 critic 只是很简单的是一个 L2 loss。不过由于 transition 是 s, a, r, s'。要得到 y 需要一步处理，下面是预处理 transition 的代码。
训练模型是，从 Replay buffer 里取出一个 mini-batch，在经过预处理就可以更新我们的网络了，是不是很简单。y 经过下面这行代码处理得到。
actor nework更新
actor network 的更新也很简单，我们需要求的梯度如上图，首先我们需要critic network对动作 a 的导数，其中 a 是由 actor network 根据状态 s 估计出来的。代码如下：
先根据 actor network 估计出 action，再用 critic network 的输出 q 对估计出来的 action 求导。
然后我们把得到的这部分梯度，和 actor network 的输出对 actor network 的权重求导的梯度，相乘就能得到最后的梯度，代码如下：
也就是说我们需要求的 policy gradient 主要由下面这一行代码求得，由于我们需要梯度下降去更新网络，所以需要加个负号：
之后就是更新我们的 target network，target network 采用 soft update 的方式去稳定网络的变化，算法如下：
就这样我们的整体网络更新需要的东西都实现了，下面是整体网络更新的代码：
总体的细节都介绍完了，希望大家有所收获。另外，完整代码已放出，大家可以点击“阅读原文”访问我的 Github。
关于PaperWeekly
PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击「交流群」，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。
▽ 点击 |阅读原文| 查看完整代码
