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DeepMind开源了强化学习库“松露”,团队自身也严重依赖它

2018-10-18
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强化栗 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

今天,DeepMind开源了一个基于TensorFlow的强化学习库,名字叫TRFL

思路是模块化,强调灵活度:如果把造智能体想象成搭积木,许多关键的、常用的木块都在这里集合了:

比如,DQN (深度Q网络) 、DDPG (深度确定策略梯度),以及IMPALA (重要性加权演员学习者架构) ,都是DeepMind功勋卓著的组件。

库里面的组件,虽然来源各不相同,但都经过严密测试,因而相对可靠;并且只要一个API,对开发者比较友好。

DeepMind团队自身做研究,也严重依赖这个库。

为了那些难以发觉的Bug

这个库,写作TRFL,读作“Truffle”。翻译成中文叫“松露”。

那么,松露为何而生?

交互Bug很隐秘

深度强化学习智能体,里面常常包含大量的交互组件

至少要有环境,加上价值网络或者策略网络

通常,还会有环境学习模型 (Learned Model) 、伪奖励函数 (Pseudo-Reward Functions) 、或者重播系统 (Replay System) 这样的部分。

可是,交互组件到底用什么方式交互?论文里一般没有细致的讨论,有bug也很难发现

为此,OpenAI写过一篇博客,研究了10个热门的强化学习智能体,发现6个都有隐藏bug。

虽然,用一个开源的、完整的智能体,对复现研究成果是有帮助的,但灵活度不够,要修改就很难了。

所以,才有了松露。

损失函数模块化

深度强化学习 (DRL) ,依赖价值网络策略网络的不断更新。

DeepMind团队发现,比起传统的RL更新,损失函数更加模块化,更容易结合到监督/无监督的目标里去。

松露里包含了许多损失函数运算,全部在纯TensorFlow里实现。

不是完整算法,但是各自经过严密测试,可以用来搭成完整的智能体。

并且,只要一个API来解决各种核心组件,即便各自来源是天南地北,也很容易互相组合。

松露,营养很丰富

松露里的许多函数和运算,既可以用在经典RL算法里,也可以用在尖端技术上。

基于价值

针对基于价值的强化学习,松露提供了各种TensorFlow运算,用于在离散动作空间 (Discrete Action Spaces) 里学习:时间差分法,Sarsa,Q学习,以及它们的变体。还有连续控制算法 (比如DPG) 需要的运算。

除此之外,也有学习分布式价值函数 (Distributional Value Function) 用的运算。

以上运算都支持批量 (Batches) ,返回的损失可以用TensorFlow优化器来最小化。不论是Transition的批量,还是Trajectory的批量。

基于策略

针对基于策略的强化学习,这里既有工具可以轻松实现在线方法,比如A2C ,也支持离线的修正技术,比如v-trace。

另外,连续动作里策略梯度的计算,松露也支持。

最后的最后,松露还提供辅助的伪奖励函数 (Pseudo-Reward Functions) ,用来提升数据效率。

开源了,并待续

如今,松露已经开源了,传送门在文底。

不过,团队在博客里写到,这不是一次性发布。

因为,DeepMind在做研究的过程中,也非常依赖这个库,所以会持续对它进行维护,也会随时添加新功能。

当然,团队也欢迎强化学习界的小伙伴们,为松露添砖加瓦。

多巴胺也是强化学习库

如果你还记得,今年8月谷歌开源了强化学习框架Dopamine,中文叫多巴胺,也是基于TensorFlow。

名字取自人类大脑奖励机制中的主角物质多巴胺,为了表达神经科学和强化学习之间的缘分联系。

多巴胺框架,也是强调灵活性稳定性复现性

至于,多巴胺和松露之间有怎样的关系,或者怎样的差别,如果你也好奇的话,可以自行探索一下。

松露传送门:
https://github.com/deepmind/trfl/

多巴胺传送门:
https://github.com/google/dopamine

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