Deep-RL-Keras

Deep Reinforcement Learning in Keras 项目介绍

Deep-RL-Keras 是一个用于深度强化学习算法的模块化项目，该项目主要基于 Keras 框架实现。这些算法在实践中被广泛应用，并被成功部署在各种复杂环境中，如 Atari 游戏。这篇文章将详细介绍其实现的各个强化学习算法、使用方法以及相关工具。

项目包含的算法

以下是 Deep-RL-Keras 所支持的几种流行的深度强化学习算法：

同步 N 步优势 Actor Critic (A2C)： 该算法是无模型的、离策略方法，通过一个评估器（Critic）作为价值函数近似器，和一个行为策略器（Actor）作为策略函数近似器进行操作。
异步 N 步优势 Actor Critic (A3C)： 在保持 A2C 算法框架的基础上，A3C 引入了异步权重更新的机制，使计算速度大大提升。
深度确定性策略梯度 (DDPG)： 专为连续动作空间设计的算法，通过借鉴经验回放和目标网络来减少方差和增加稳定性。
双重深度 Q 网络 (DDQN)： 该算法利用一个双网络机制来缓解 Q 值估计的过高偏差。
带优先级体验回放的双重深度 Q 网络 (DDQN + PER)： 增强版的 DDQN，采用优先级体验回放，引入重要性采样机制。
决斗双重深度 Q 网络 (Dueling DDQN)： 将状态值和与状态相关的优势函数结合到中间层中，以更好地分离动作学习，从而提高效果。

快速开始

为了运行这些算法，用户需要确保安装特定版本的 Keras 和 OpenAI 的 gym 库。可以通过以下命令安装：

$ pip install gym keras==2.1.6

Actor-Critic 算法

N 步优势 Actor Critic (A2C)

A2C 使用奖励折现的 N 步公式，以及熵正则化项鼓励探索。尽管其有效率，但计算时间较长，使其在 Atari 游戏上应用受到限制。

N 步异步优势 Actor Critic (A3C)

A3C 使用多线程进行异步梯度上升，从而允许更快的计算。A3C 在 Atari Breakout 游戏环境中表现出色。

深度 Q 学习算法

双重深度 Q 网络 (DDQN)

DDQN 算法通过使用第二个网络来减少 Q 值的估计过高问题，增强稳定性。

带优先级体验回放的 DDQN (DDQN + PER)

通过对操作的误差进行排名，PER 机制有助于以重要性采样的方式进行记忆回放。

决斗 DDQN

决斗版 DQN 通过状态值和优势估计的分离，提高了学习效率。

模型可视化与监控

所有模型在训练完成后会保存在特定文件夹下。用户可利用 load_and_run.py 脚本可视化它们。DQN 模型需要指定 --model_path，而 Actor-Critic 模型则需指定 --actor_path 和 --critic_path。

使用 Tensorboard 可以在训练过程中监视 Agent 的得分。训练时，会生成一个与环境名称匹配的日志文件夹。通过运行以下命令可以实时观察训练进度：

$ tensorboard --logdir=A2C/tensorboard_CartPole-v1/

结果绘图

训练时使用 --gather_stats 参数，可以生成得分日志文件。之后，使用 Plotly，可以将平均奖励进行可视化。

pip3 install plotly
# 设定 Plotly 凭据
import plotly
plotly.tools.set_credentials_file(username='<your_username>', api_key='<your_key>')

# 绘制结果
python3 utils/plot_results.py <path_to_your_log_file>