強化學習 Reinforcement Learning
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簡介深度學習中, 非常引人注意的 reinforcement learning, 如 AlphaGo 和許多自動駕駛都大量使用 reinforcement learning 的技術。
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強化學習 Reinforcement Learning
- 2. 2 強化學習 ⽣成對抗模式 (GAN) VAE 膠囊 標準 NN CNN RNN
- 3. 1 重要實例 3
- 4. 4 2015 年 Nature 出現⼀篇 「Human-level Control Through Deep Reinforcement learning」 為題的論 ⽂, 基本上就是教電腦玩 Atari 的遊戲。 Deep Reinforcement Learning
- 10. 10 AlphaGo Lee AlphaGo Master AlphaGo Zero 中國烏鎮 圍棋會 4:1 擊敗世 界棋王李世 乭 神秘⾼⼿網 路 60 連勝 與柯潔對奕, ⼈⼯智慧與 ⼈的合作 完全⾃學的 ⼈⼯智慧, 擊 敗之前版本 2016.3 2016.12.29 —2017.1.4 2017.5 2017.10
- 11. 11 Netflix AlphaGo 紀錄⽚ (⼤推) 故事感⼈不輸電影, ⽽且都是真⼈。
- 12. 12 還有⼈⼈都在做的⾃動駕駛
- 13. 2 增強學習概要 13
- 15. 15 基本上有三種模式 policy based 學習 policy function, 這是「動 作函數」 value based 學習 value function, 預估在某個 state, 做某動作會得到的 reward model based 學習或建構整個環境 (Wow, 聽來 好⾼級) 1 2 3
- 16. 16 我們以玩打磚塊為例
- 17. 17 π 左 1 Policy Based 右 or 狀態 動作 policy function
- 18. 1 Policy Based 主要有兩類... Deterministic policy Stochastic policy (學出⼀個機率分布)
- 19. 19 通常直接學不容易...
- 20. 20 Q 評分 + 動作 2 Value Based (通常估計 reward) Value function
- 21. 21 在 t 時環境的狀態 在 t 時可選的動作
- 22. 22
- 23. 23 Q 評分 + 動作 3 Model Based (通常估計 reward) Value function
- 24. 24 3 Model Based Model 我們的 「世界」。
- 25. 25 Model Based 通常學這兩個函數 Transfer Function Reward Function
- 26. 3 Q-Learning 26
- 27. 27 A Painless Q-Learning Tutorial http://mnemstudio.org/path- finding-q-learning-tutorial.htm
- 29. 29 1 2 3 4 5 0 100 100 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Reward 設計
- 31. 31 0 1 2 3 4 5 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 1 -1 -1 -1 0 -1 100 2 -1 -1 -1 0 -1 -1 3 -1 0 0 -1 0 -1 4 0 -1 -1 0 -1 100 5 -1 0 -1 -1 0 100 動作 State Reward Matrix
- 32. 32 Q 函數 我們想要找到估計某個 state, 做了 某個動作，最後 reward 會是多少。
- 33. 33 π(S) = arg maxaQ(S, a) Q 函數 記得 Q 函數找到了，我們在每個狀態都很 容易可以決定最好的動作!
- 34. 34 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 動作 State Q Matrix 狀況沒幾個, 很容易⽤矩陣表⽰, ⼀開始全設為 0
- 35. 35 接著我們的⼯作就是 ⼀直玩⼀直玩, 然後不 斷更新 Q matrix。
- 36. 36 Q(St, at) = r(St, at) + γ max a Q(St+1, a) Q 的更新公式, γ 是我們⾃⼰設的, 這裡設為 0.8。 Q Matrix
- 37. 37 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 100 2 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 Q Matrix 假設從狀態 1 開始, 例如我們選擇動作是往 5 號⾛。 1 3 5 100 100 0 0 0 Episode 1 Q(1, 5) = r(1, 5) + γ · max(Q(5, 1), Q(5, 4), Q(5, 5)) 100 0.8 0 0 0
- 38. 38 不要忘了我們動作都是依 Q 來選的。 π(S) = arg maxaQ(S, a) 現在⼤家都是 0, 為何你 會選到 5? 問題1 Greedy Policy
- 40. 40 ε-Greedy Policy 有 ε 的機率是⽤亂數選動作。 ε ⼤⼩有時是會調整的 (訓練越久越⼩)。
- 41. 41 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 100 2 0 0 0 0 0 0 3 0 80 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 Q Matrix 假設從狀態 3 開始, 例如我們 選擇動作是往 1 號⾛。 Episode 2 100 0 00 1 3 4 5 100 100 100 0 0 0 0 0 0
- 42. 42 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 100 2 0 0 0 0 0 0 3 0 80 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 Q Matrix 0 1 3 4 5 100 100 100 0 0 0 0 0 0
- 43. 43 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 400 0 1 0 0 0 320 0 500 2 0 0 0 320 0 0 3 0 400 256 0 400 0 4 320 0 0 320 0 500 5 0 400 0 0 400 500 Q Matrix 0 1 3 4 5 100 100 100 0 0 0 0 0 0
- 46. 46 ⾃從成功玩電動以後, 就⼤紅! 基本上是 Q Learning, 但是...
- 48. 48 架⼀個神經網路去學 Q!
- 49. 49 Experience Replay 過去經驗收集起來, 當訓練資料... 在某 State S, ⽤了 a action, 得到了 reward r, 然後進⼊ S’ (S, a, r, S′ ) 記固定的筆數 (⽐如說 10,000 筆)
- 51. 51 Target Network 記得我們是要學這個函數... (S, a, r, S′ )但我們訓練資料⻑這樣:
- 52. 52 Target Network 結果是⾃⼰學⾃⼰! (S, a, r, S′ )對於 這筆資料 ⽬標 網路輸出 之前學到的網路, 固定參數 要調這裡的參數
- 53. 5 模仿學習 53
- 56. 56 RL + GAN
- 59. 6 範例 59
- 61. 61 選定⼀⽀ ETF 開始 20,000 美⾦ 經過⼀年 (最後⼿上還有 ETF 就全賣) 使⽤ reinforcement learning * ETF 資料由全球智能提供
- 62. 62 過去 20 天的資料 (20x6 的矩陣) f 1 2 3 4 5 買 20 單位 買 10 單位 不做交易 賣 10 單位 賣 20 單位 五種 actions
- 63. 63 CDQN 無腦法 CDQN 無腦法 ETF1 17.71% 10.89% ETF11 10.76% 5.26% ETF2 16.53% 12.6% ETF12 10.19% 13.17% ETF3 16.3% 0.35% ETF13 7.8% 1.42% ETF4 14.4% 13.25% ETF14 6.23% 3.56% ETF5 14.3% 12.7% ETF15 5.73% 4.61% ETF6 13.91% 13.37% ETF16 3.78% -12.76% ETF7 13.17% 10.52% ETF17 2.85% 5.83% ETF8 12.35% 17.07% ETF18 1.59% -4.45% ETF9 11.68% 10.81% ETF19 1.07% -18.09% ETF10 11.09% 8.14% ETF20 -0.59% -0.75% 交易結果
- 65. 65