Deep Reinforcement Learning in Keras: An IntructorLed A
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
强化学习作为机器学习的关键领域，在提升模型能力方面发挥着重要作用。其基本概念在于通过不断尝试错误的方法来确定最优操作策略。其显著特点是能够使智能体（Agent）在复杂环境中自主决策并优化其行为及反馈机制以获取最大收益。本文将基于Keras框架深入探讨深度强化学习（Deep reinforcement learning），系统分析RL算法的核心原理及其实际应用场景，并对其进行持续改进以提升性能表现。
该研究领域主要包含两个关键组成部分：一是基于深度神经网络的架构设计；其核心模块之一是通过采用一系列优化策略与技术手段（如梯度裁剪、目标函数正则化等方法），旨在增强模型处理复杂任务的能力，并提高模型训练过程中的稳定性与收敛速度。
因时间紧迫,文章不会深入探讨复杂的机器学习技术,仅限于介绍基础强化学习的核心概念,包括马尔可夫决策过程(MDP)、价值函数( Value Function )、策略函数( Policy Function )、状态转移概率( Transition Probability )以及Q值函数( Q-Value Function )等内容。本文主要使用Keras框架构建深度强化学习模型,并结合实际应用场景进行探讨,阐述了构建深度强化学习系统的具体方法,旨在将其应用于真实世界中的各种应用场景。
作者简介：赵宇航同学具有研究生学历，并就读于北京邮电大学所属的人工智能语言模型团队成员。其主要研究领域包括深度学习、智能问答、多模态理解以及跨模态检索等方向。
2.前置知识
2.1 强化学习
强化学习（Reinforcement learning, RL）作为一种机器学习技术，在其基本理念上在于通过智能体与环境之间的互动来逐步优化策略以应对复杂任务。在实际应用场景中，智能体需通过探索环境来不断尝试不同的策略以寻找最优解决方案。为了更好地建模这一过程, 人们将智能体视为一个动态系统，并将其所处的状态空间进行精确描述. 在这一状态下, 智能体会根据自身的动作选择及其带来的反馈效果影响系统的运行. 最终, 智能体的目标即是寻找到一条能够持续提升累积奖励值的最佳路径. 这一理论框架——马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）——为强化学习提供了坚实的数学基础. 其核心要素包括当前状态、行动选择及其所带来的即时奖励以及下一状态的变化情况. 在整个MDP过程中, 智能体会根据接收到的状态反馈信息来更新对其当前状态的认知并据此作出下一步行动决策.
2.2 Keras
这是一个基于Python语言的开放源代码深度学习框架。它能够方便地构建和部署深度学习模型。该框架能够便捷地在普通处理器（CPU）、图形处理器（GPU）以及 tensor processing units (TPU) 上部署模型。此外，它支持多种类型的神经网络层（包括卷积层、池化层以及全连接层等）。此外，该框架还集成了一系列表述性功能：包括对模型进行持久化存储与复现的能力；提供数据增强处理以提升模型泛化能力；优化器配置管理以提高训练效率；历史信息存储用于跟踪训练进展；以及整合了可视化工具 TensorBoard 以便于进行性能分析。
3.深度强化学习介绍
基于深度神经网络来映射状态与动作之间的关联。其核心方法是在线训练强化学习系统，并通过利用所收集的数据训练出一个能够预测下一步状态的模型。该模型不仅可以作为一个完整的RL系统使用，也可以作为一个可集成的RL模块融入其他系统中。
深度强化学习系统由三个主要组件构成，即环境、智能体、模型。
3.1 环境 Environment
对于这个互动的环境中提供了动力和奖励。在深度强化学习系统中，在这些感知的信息构成下形成了特定的行为模式。这些信息包括位置信息、速度数据以及周围的 sensory 输入等具体内容形式。通常情况下，在这样的环境下会通过设定的任务目标或使用特定的任务框架来实现目标导向的行为表现。
3.2 智能体 Agent
智能体是一个具备自主行为能力的存在；该存在可以与周边环境进行互动交流；并接收多样的信息；进而生成执行指令的行为；并根据需求向环境发出相关指令。
在深度强化学习体系中存在两种类型的主体：一种是完整的智能主体模型；另一种是构成该系统的局部主体部分。这些智能主体模型主要由人工神经网络与逻辑回归函数构成，在接收环境信息、历史动作、模型参数以及随机噪声作为输入后会生成当前行动作为输出。
3.3 模型 Model
该系统通过神经网络架构模拟未来环境状态的变化过程，在输入层接收来自环境的各种信息，在隐藏层进行数据处理和特征提取，在输出层计算出下一个状态的价值评估。该系统通常通过动态规划方法、蒙特卡洛树搜索技术以及强化学习策略等算法进行训练以实现目标。
4.深度强化学习算法原理
本节阐述RL算法的核心概念和理论基础，并具体说明如何通过深度学习框架Keras实现这些算法的应用。
4.1 Q-learning
基于表格的方法被称作Q-learning。通过预估各状态及其对应的动作值来推断其预期回报（即价值）。在强化学习问题中，该方法衡量的是智能体在给定状态下采取各个动作所能获得的即时奖励（即价值）。当智能体处于某一状态并执行某一动作时，随后获得奖励r，并转移至新状态s'。据此判断应采取何种策略以最大化未来收益。进一步解释道：Q-learning的目标是通过比较已知的状态-动作价值函数Q(s,a)，逐步优化最优的状态-动作映射关系。
Q-learning的迭代更新规则如下：
其中s_t\text{代表状态}t\text{的位置}, a_t\text{代表执行的动作}t\text{的行为}, \alpha\text{是一个控制步长的参数}, \gamma\text{是一个用于折现未来回报的因子}, r_t\text{代表在时间步}t\text{所获得的即时奖励}。\quad \alpha\text{值越小，则学习算法的学习效率就越低}; \gamma\text{值越大，则智能体对未来回报的重视程度就越高}; 在状态s_{t+1}\text{下}\max_a Q(s_{t+1}, a)的意义是说，在当前状态下存在多个可选动作的情况下, 智能体会选择具有最大Q值的那个动作进行执行。
该算法通过调整Q函数来进行逐步推演的状态动作对评估值。
在实际应用场景中会面临众多状态动作对的数值接近的问题。
针对此问题提出了解决方案的方法是引入一个折扣因子\gamma，
用于对未来累积奖励进行衰减处理。
使得该算法能够更加关注长期回报的结果。
4.2 DQN
DQN可被视为对Q-learning的一种优化版本。该方法通过神经网络模型近似状态-动作值函数Q(s,a)，其核心优势在于能够处理复杂环境中的动态变化。与传统方法相比，在实现过程中,DQN采用了神经网络模型来估计状态-动作值函数，并通过其参数更新机制替代表格中的数值计算过程。
DQN的学习过程主要分为两个主要阶段。第一个阶段被称为预训练阶段（Pretraining），在这个阶段中, 神经网络的权重被固定下来仅用于优化神经网络的具体参数. 其目的是初始化神经网络的权重并使预测准确性达到较高水平. 第二个阶段称为微调优化（Fine-tuning）, 在这个过程中利用已经训练好的神经网络进一步优化超参数设置.
从具体角度来看，在DQN算法中采用了 Experience Replay 技术。其核心理念在于将获得的经验数据进行持久化存储，并在适当时机抽取样本用于神经网络的训练过程中。这样一来，在后续的学习过程中，神经网络能够回忆并利用先前积累的经验，并在此基础上不断优化自身的策略以提高学习效率的同时实现了对历史经验的有效利用。
4.3 PPO
PPO是Proximal Policy Optimization的缩略形式；这是一种强化学习方法；PPO基于一阶和二阶导数特性调整优化参数，并增强了算法更新过程的稳定性；适用于解决多种复杂非凸问题
PPO是一种依赖增量更新机制的方法。与Deep Q-Network（DQN）类似，在实现上也采用了神经网络来近似状态-动作价值函数。与DQN不同的是：
首先，在优化过程中不仅引入了一阶导数信息还进一步结合了二阶导数信息来构建目标函数。
其次，
引入了KL散度惩罚项以提升对精细参数的变化容忍度。
最后一点，
采用连续动作空间下的确定性策略以确保算法能够稳定地收敛。
PPO采用了四个连续的训练环节来进行强化学习任务求解。其中第一个环节被定义为探索期，在此期间智能体通过与环境互动并积累经验数据来逐步建立新的行为模式。随后第二个环节被称为评估期，在这一过程中基于现有政策来验证新型方法的效果。如果新型方法表现出色，则会顺利过渡至实验期，在实验期间将尝试运用新型方法，并观察其能否超越现有最佳水平。最后当这种方法得到验证后，则会顺利过渡至更新期，在此过程中将采用新型方法取代旧有的优化方案以实现整体性能提升
5.实践应用
本章采用OpenAI Gym中的CartPole-v1环境作为示例，并探讨利用Keras框架实现深度强化学习的过程。
5.1 安装依赖
安装Keras，gym和matplotlib库，执行以下命令：
pip install keras gym matplotlib
代码解读5.2 创建环境
该环境中提供的CartPole-v1设置类似于一个简单的倒立摆问题。该智能体（Agent）试图推动一根长度为一单位的杆子，在推动过程中确保车轮与杆子朝同一方向。系统会设定初始位置、速度以及杆子的具体长度，并由该智能体（Agent）通过控制车轮移动方向来推动杆子以达到目标状态。若车轮朝左倾倒，则获得奖励；若车轮静止不动则无奖励。
创建CartPole-v1环境：
import gym
env = gym.make('CartPole-v1')
代码解读5.3 使用DQN
DQN能够高效地识别状态-动作价值函数。构建一个以神经网络为基础的Q函数，并对策略网络进行优化；利用Experience Replay技术来存储经验；采用Adam优化器来进行模型参数的优化。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten
from keras.optimizers import Adam
from rl.agents.dqn import DQNAgent
from rl.policy import BoltzmannQPolicy
from rl.memory import SequentialMemory
# Get the environment and extract the number of actions.
env = gym.make('CartPole-v1')
np.random.seed(123)
env.seed(123)
nb_actions = env.action_space.n
# Next, we build a very simple model.
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape))
model.add(Dense(16))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(16))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(16))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(nb_actions))
model.add(Activation('linear'))
print(model.summary())
# Finally, we configure and compile our agent. You can use every built-in Keras optimizer and
# even the metrics!
memory = SequentialMemory(limit=50000, window_length=1)
policy = BoltzmannQPolicy()
dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10,
target_model_update=1e-2, policy=policy)
dqn.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mae'])
# Okay, now it's time to learn something! We visualize the training here for show, but this
# slows down training quite a lot. You can always safely abort the training prematurely using
# Ctrl + C.
dqn.fit(env, nb_steps=50000, visualize=True, verbose=2)
# After training is done, we save the final weights.
dqn.save_weights('dqn_{}_weights.h5f'.format(env_name), overwrite=True)
# Finally, evaluate our algorithm for 5 episodes.
dqn.test(env, nb_episodes=5, visualize=True)
代码解读以上代码实现了最基础但高效的DQN模型搭建。在这一案例中，默认情况下使用了基础架构，并可通过添加更多层来发展出更为复杂的网络结构。
训练完成后，我们用测试数据来评估模型的性能：
5.4 使用PPO
PPO擅长高效地解决非凸问题。构建一个基于神经网络的策略网络，并通过Adam优化器来优化模型参数。
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, concatenate
from keras.optimizers import Adam
from rl.agents.ppo import PPOAgent
from rl.memory import Memory
from rl.processors import MultiInputProcessor, ScaledObservation
from gym.spaces import Box, Dict
# Build the actor and critic networks.
observations = Input((1,) + env.observation_space.shape)
processed_observations = ScaledObservation(scaling_factor=1.0)(observations)
x = Dense(32, activation='tanh')(processed_observations)
x = Dense(32, activation='tanh')(x)
x = Dense(32, activation='tanh')(x)
actor = Dense(env.action_space.shape[0], activation='softmax', name='pi')(x)
critic = Dense(1, name='vf')(x)
actor_critic = Model(inputs=[observations], outputs=[actor, critic])
print(actor_critic.summary())
# Configure and compile the PPO agent.
memory = Memory(limit=1000000, action_shape=(1,))
processor = MultiInputProcessor({'obs': [None, None]})
agent = PPOAgent(
processor=processor,
nb_actions=env.action_space.n,
batch_size=64,
nb_steps_per_epoch=4096,
nb_epochs=10,
clip_range=.2,
gamma=.99,
multi_gpu=False,
memory=memory,
lr_actor=3e-4,
lr_critic=1e-3,
train_freq=1,
entropy_weight=1e-2
)
agent.compile([Adam(lr=3e-4)], metrics=[], target_tensors=[critic])
# Train the PPO agent.
agent.fit(env, log_interval=10000)
代码解读该代码实现了最简化的但又高效的PPO模型架构。在这一案例中，我们设计了一种独立的神经网络体系用于构建策略与价值函数。然而该策略网可进一步划分为若干子网，在此过程中每个子网则分别专注于对应不同动作的相关计算。
训练完成后，我们用测试数据来评估模型的性能：
6.总结与展望
本文利用Keras框架构建了深度强化学习算法——DQN与PPO模型。文章详细介绍了构建强化学习系统的各个关键组件：环境、智能体与模型，并阐述了采用DQN与PPO算法的具体方法。尽管文章未深入探讨机器学习的诸多细节，但通过实际案例分析加深了对RL机制的理解。从而全面掌握了这些强化学习算法的基本原理及其在实际中的应用价值。
深度强化学习算法还有许多值得探索的方向。例如：可以从端到端的方法入手、研究多人工智能体的协同策略以及设计嵌入式架构等多个方面展开研究。此外，在未来的研究中我计划深入探索一些实际应用领域如智能体与复杂环境的交互机制以及如何实现多模态信息的有效融合等问题希望我们共同努力推动这一领域的进步