【深度学习】强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析

强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析

摘要： 本文将带你深入了解强化学习（Reinforcement Learning, RL）的几种核心架构，包括基于价值（Value-Based）、基于策略（Policy-Based）和演员-评论家（Actor-Critic）方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法，帮助你构建一个清晰的RL知识体系。

1 强化学习基础

在深入探讨不同架构之前，让我们快速回顾一下强化学习（Reinforcement Learning, RL）的基本概念。RL的核心思想是让一个智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习，通过接收奖励（Reward）或惩罚（Punishment）来优化其行为策略（Policy），以期获得最大的累积奖励。

强化学习有几种主流的架构，它们解决问题的思路各不相同，可以将它们主要分为三大类：

1. 基于价值 (Value-Based) 的方法
2. 基于策略 (Policy-Based) 的方法
3. 基于模型 (Model-Based) 的方法

而常用的一种“演员-评论家”（Actor-Critic）架构实际上是前两者的结合体。

2 基于价值（Value-Based）的强化学习

基于价值（Value-Based）的强化学习方法的核心思想是：不直接学习该做什么动作（策略），而是学习评估每个状态或"状态-动作"对的"价值"有多高，然后根据计算出的价值来间接得出最佳策略。

核心机制：

• 学习目标： 一个价值函数（Value Function），最常见的是 Q(s, a) 函数，它表示在状态 s 下执行动作 a，然后一直按最优策略走下去能获得的未来总回报的期望值。
• 决策方式： 在当前状态 s 下，计算所有可能动作 a 的Q值，然后选择能让 Q(s, a) 值最大的动作。这个策略是隐式的、贪婪的。

代表算法：

• Q-Learning: 经典的表格型离策略（Off-Policy）算法，适用于离散的状态和动作空间。
• Deep Q-Network (DQN): 将深度学习与Q-Learning结合，使用神经网络来近似Q值函数，成功解决了高维状态空间问题。DQN让智能体学会了玩雅达利（Atari）游戏，是深度强化学习的里程碑。
• Double DQN, Dueling DQN: 对DQN的改进，分别解决了Q值过高估计和区分状态价值与动作优势的问题。

优点：

• 通常具有较好的样本效率，学习过程相对稳定
• 在离散动作空间中表现出色

缺点：

• 很难处理连续动作空间，因为无法穷举所有动作来找到Q值的最大值
• 最终的策略通常是确定性的，不适合需要随机策略的场景

3 基于策略（Policy-Based）的强化学习

与Value-Based方法不同，Policy-Based方法的核心思想是：不通过价值来间接推导，而是直接学习一个策略函数（Policy Function） π(a|s)，这个函数直接将状态映射到动作，输出在给定状态 s 下采取各个动作 a 的概率。

核心机制：

• 学习目标： 一个策略函数 π(a|s)，这个策略网络输入是状态 s，输出直接就是动作 a（或动作的概率分布）。
• 决策方式： 将当前状态 s 输入策略网络，直接得到要执行的动作。
• 优化方法： 直接对策略进行参数化，然后通过优化策略的性能指标（如累积奖励）来更新策略参数。

代表算法：

• REINFORCE: 最基础的蒙特卡洛策略梯度方法，通过一个完整的轨迹（Episode）来计算回报，并以此更新策略。
• Proximal Policy Optimization (PPO): 目前最流行、最通用的策略梯度算法之一，它通过限制每次策略更新的幅度来保证学习的稳定性。PPO在连续和离散动作空间中都有很好的表现。

优点：

• 能够很自然地处理连续动作空间，网络可以直接输出一个连续的数值作为动作
• 可以学习随机性策略，这在某些博弈或不确定环境中至关重要
• 在某些问题上收敛性更好

缺点：

• 样本效率通常较低，需要更多的训练数据
• 学习过程可能不稳定，容易收敛到局部最优
• 评估一个策略的好坏通常需要完整的轨迹，导致训练过程方差较大

4 演员-评论家（Actor-Critic）架构

Actor-Critic架构结合了Value-Based和Policy-Based方法的优点，是目前强化学习研究中最活跃的领域之一。它包含两个核心组件：

• 演员（Actor）: 一个策略网络，负责根据当前状态选择动作，即Policy-Based部分。

• 评论家（Critic）: 一个价值网络，负责评估演员所选择动作的好坏，并为演员提供反馈，即Value-Based部分。

• 核心思想： Actor负责输出动作，Critic负责评价动作，两者相互促进，共同学习。Critic通过学习价值函数来降低策略梯度估计的方差，从而提高学习效率。

• 代表算法：

  • Advantage Actor-Critic (A2C): 使用优势函数（Advantage Function）A(s, a) = Q(s, a) - V(s) 来作为Critic的评估指标，指导Actor的更新。
  • Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C): A2C的异步版本，通过并行运行多个智能体来打破数据相关性，加速训练过程。
  • Soft Actor-Critic (SAC): 一种最大熵强化学习算法，它在最大化累积奖励的同时，也最大化策略的熵，鼓励智能体进行更多的探索。SAC在连续控制任务中表现非常出色。

• 优点：

  • 结合了Policy-Based和Value-Based方法的优点，学习效率和稳定性都很好。
  • 是目前处理复杂强化学习任务（尤其是连续控制）的主流方法。

• 缺点：

  • 结构相对复杂，包含两个网络的学习过程。

例如，在论文 Reinforcement Learning-based Token Pruning in Vision Transformers: A Markov Game Approach 中使用的 MAPPO 就属于这种演员-评论家架构，因为它既有做出决策的 Actor Network（基于策略），又有评估决策的 Critic Network（基于价值），是目前非常强大和通用的一类方法。

5 基于模型 (Model-Based) 的强化学习

核心思想：与第 2 3 节所述的方法（都属于无模型 Model-Free 方法）完全不同。它试图先学习环境的模型（即环境的“物理规律”），然后再利用这个模型来规划最佳行为。

• 它学习什么：一个环境模型 M。这个模型能够预测：如果在状态 s 执行动作 a，下一个状态会是什么 (s')，以及会获得多少奖励 (r)。
• 如何决策：
  1. 通过与环境的少量交互，学习出环境的模型 M。
  2. 在学到的这个“虚拟环境”中，使用规划算法（如树搜索）来找到最优的动作序列，而不需要在真实环境中进行大量的试错。
• 优点：
  • 样本效率极高。因为它能从少量真实交互中学到规律，然后在自己的“想象”中进行大量推演。
  • 当环境模型已知或易于学习时，非常强大。
• 缺点：
  • 学习一个准确的环境模型本身就非常困难。如果模型有偏差，基于这个错误模型规划出的策略也会很差。
  • 整体架构更复杂，包含“学习模型”和“规划”两个部分。
• 著名算法：
  • Dyna-Q: 结合了 Q-Learning 和模型学习的经典算法。
  • MuZero: DeepMind 的强大算法，它在下棋（国际象棋、围棋）和玩雅达利游戏时，自己学习游戏规则（模型），并结合蒙特卡洛树搜索进行规划，达到了顶尖水平。

6 如何选择合适的强化学习架构？

架构类型	学习目标	决策方式	适用场景	优点	缺点	著名算法
基于价值 (Value-Based)	价值函数 Q(s, a)	选择价值最高的动作	离散动作空间、状态空间不大的问题	样本效率高、稳定	难处理连续动作、确定性策略	DQN, Q-Learning
基于策略 (Policy-Based)	策略函数 π(a|s)	直接从策略中采样动作	连续动作空间、需要随机性策略的问题	可处理连续动作、可学习随机策略	样本效率低、方差大、训练不稳定	PPO, REINFORCE
演员-评论家 (Actor-Critic)	价值函数 + 策略函数	策略网络做决策，价值网络来评估	复杂的连续或离散动作空间问题	学习效率和稳定性好、应用广泛	结构复杂	A2C, A3C, SAC
基于模型 (Model-Based)	环境模型 M(s'|s, a)	在学到的模型中进行规划	需要高样本效率、环境可建模的问题	样本效率极高、可进行规划	模型准确性要求高、计算复杂	MuZero, Dyna-Q

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总结：

强化学习的各种架构各有千秋，适用于不同的任务场景。对于初学者来说，从DQN入手理解Value-Based方法，再学习PPO来掌握Policy-Based的核心思想，最后深入研究A2C/A3C或SAC等Actor-Critic方法，会是一个非常好的学习路径。希望这篇博文能帮助你更好地理解强化学习！