深度强化学习实验室
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来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98506549
作者： 风清云
很多论文的工作都专注于减少policy gradient的方差，以得到更加优质且稳定的policy。其中一项最经典的工作就是对policy gradient的累积奖励减去一个baseline，但为什么减去一个baseline就可以达到减小方差，同时又不引入偏差的效果呢？
关于这个问题，Daniel Seita大佬在他的博客中有详细的讲解（链接给在最后），但笔者水平不够，仍然有部分未看明白的地方，强作此文说说自己的理解，希望有大佬看到并给出指导。
写在前面：符号约定
在强化学习的policy gradient中，通常会通过环境仿真出一系列的trajectories，以起到类似于对某种概率分布进行采样的作用，某个以时刻T为结束时刻的trajectory可以约定如下：
其中
分别代表状态，动作和奖励。接下来，本文将按照简单的结论->证明->结论的结构来探讨减小方差这个问题。
结论
对policy gradient的表达式中的累积奖励项减去一个baseline项，可以起到减小policy gradient的方差且同时不引入偏差的效果。如下式：
在实际工作中，通常把baseline取为状态
的状态-值函数，即
。
证明
首先需要写明两个技巧：
（1）log-derivative
此技巧是介绍如何将对数塞入对某个函数发f(x)的期望的梯度中去的。过程如下
这个过程看起来似乎十分简单直接，相当于乘了一项
，再把分母移动到微分项下 面，利用简单的复合函数求导:
就在积分里增加了对数项，最后根据期望的定义得到了最终的表达式。
但这里是有一个疑问的，那就是在第二个等式中，直接把微分号放入了积分号里面，这种直接交换微分和积分次序的变换应满足什么条件才成立？在这里是否成立？，笔者不甚理解，希望理解的朋友给予指导。
第二个等式就是简单的取对数运算。
第三个等式就是关于参数
的求微分运算，因为与参数
有关的项仅有
, 因此其他项对 参数
的导数为0。
接下来，应用这两个技巧看看期望奖励关于参数
的导数，即policy gradient的表达式。
begin{aligned}
nabla_{theta} E_{tau sim pi_{theta}}[R(tau)] &=nabla_{theta} int p_{theta}(tau) R(tau) d tau \
&=int p_{theta}(tau) R(tau) nabla_{theta} log p_{theta}(tau) d tau \
&=int p_{theta}(tau) R(tau) nabla_{theta}left(sum_{t=0}^{T-1} log pi_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)right) d tau \
&=E_{tau sim pi_{theta}}left[R(tau) cdot nabla_{theta}left(sum_{t=0}^{T-1} log pi_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)right)right]_{overline{=}}
end{aligned}
这里第一个等式即期望的定义式；
第二个等式即log-derivative技巧；
第三个等式即对trajectory
的对率求导的技巧；
第四个等式即写回期望。
在正式引入baseline之前，还需要对上式做一些变换：
begin{aligned}
nabla_{theta} mathbb{E}_{tau sim pi_{theta}}[R(tau)] & stackrel{(i)}{=} mathbb{E}_{tau sim pi theta}left[left(sum_{t=0}^{T-1} r_{t}right) cdot nabla_{theta}left(sum_{t=0}^{T-1} log pi_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)right)right] \
& stackrel{(i i)}{=} mathbb{E}_{tau sim pi theta}left[sum_{t^{prime}=0}^{T-1} r_{t^{prime}} sum_{t=0}^{t^{prime}} nabla_{theta} log pi_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)right] \
& stackrel{(i i i)}{=} mathbb{E}_{tau sim pi theta}left[sum_{t=0}^{T-1} nabla_{theta} log pi_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)left(sum_{j,}^{T-1} r_{t^{prime}}right)right]
end{aligned}
等式 (i) 是简单的替换
, 这里令折扣因子
; 等式 (ii) 是个难点。首先定义这个新冒出来的符号
, 这个代表以时刻
为最终时刻的
nabla_{theta} mathbb{E}_{left(s_{0}, a_{0}, ldots, s_{T}right)}left[r_{t^{prime}}right]=nabla_{theta} mathbb{E}_{left(s_{0}, a_{0}, ldots, s_{ell}right)}left[r_{t^{prime}}right]
上式成立是因为在时刻
, trajectory就已经结束，因此后续的状态和奖励的取值对 并无影 响, 从而期望相等。等式 (i) 想要得到等式 (ii)，关键在于以下等式的成立:
nabla_{theta} mathbb{E}_{tau sim pi_{theta}}[R(tau)]=nabla_{theta} mathbb{E}_{tau sim pi_{theta}}left[sum_{t^{prime}-0}^{T-1} r_{t^{prime}}right]
这个等式的左边仍然是policy gradient的定义，右边却变成了以不同的时刻
为最终时刻的trajectories的奖励 的求和运算。为什么这个等式成立呢? 这里说说我的理解，不一定正确。直观上来看，等式右边就是的期望内容 是把以下trajectories的最后一个奖励求和了：
begin{array}{l}
t^{prime}=0: quad s_{0}, a_{0}, r_{0} \
t^{prime}=1: quad s_{0}, a_{0}, r_{0}, s_{1}, a_{1}, r_{1} \
vdots \
t^{prime}=T-1: quad s_{0}, a_{0}, r_{0}, ldots, s_{T-1}, a_{T-1}, r_{T-1} \
sum_{t^{prime}=1}^{T-1} r_{t^{prime}}=r_{0} r_{1} ldots r_{T-1}
end{array}
begin{array}{l}
begin{aligned}
E_{tau sim pi}left[sum_{t=0}^{T-1} r_{t}right] &=int_{s_{0}, a_{0}, ldots_{S-1}, q_{T-1}} pleft(s_{0}, a_{0}, ldots, s_{T-1}, a_{T-1}right) cdotleft(sum_{t=0}^{T-1} r_{t}right) quad(text { one trajectory }) \
&=int_{s_{0}, a_{0}} pleft(s_{0}, a_{0}right) r_{0} int_{s_{0}, a_{0}, 5, q_{1}} pleft(s_{0}, a_{0}, s_{1}, a_{1}right) r_{1} ldots
end{aligned}\
int_{s_{0}, a_{0}, ldots,_{T-1}, a_{T-1}} pleft(s_{0}, a_{0}, ldots, s_{T-1}, a_{T-1}right) r_{T-1}\
text { (traiectories) }
end{array}
理解了这一步转换，就可以开始下一步推导了。
begin{aligned}
nabla_{theta} mathbb{E}_{tau sim pi_{theta}}[R(tau)] &=nabla_{theta} mathbb{E}_{tau sim pi_{theta}}left[sum_{t^{prime}=0}^{T-1} r_{t^{prime}}right] \
&=sum_{t^{prime}=0}^{T-1} nabla_{theta} mathbb{E}_{tau^{left(t^{prime}right)}}left[r_{t^{prime}}right] \
&=sum_{t^{prime}}^{T-1} mathbb{E}_{tau^{left(t^{prime}right)}}left[r_{t^{prime}} cdot sum_{t=0}^{t^{prime}} nabla_{theta} log pi_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)right] \
&=mathbb{E}_{tau sim pi_{theta}}left[sum_{t^{prime}}^{T-1} r_{t^{prime}} cdot sum_{t=0}^{t^{prime}} nabla_{theta} log pi_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)right]
end{aligned}
第一个等式上面已经说明；
第二个等式，Daniel Seita的博客里提到了“Assume we can exchange the sum with the gradient,”也就是说，假设求和符号和微分符号位置可以互换，笔者不太明白为啥可以这样假设，但还是先假设下去吧。
第三个等式，这里就很直观了。再使用前面的两个技巧，就把微分符号变换进去咯；
第四个等式，这里需要注意，期望的下标已经发生变化了，相当于把trajectories变回了one trajectory，这里前面已有说明。
等式 (ii) 到这里就扯完了。现在来看等式 (iii) 。等式 (iii) 是个简单的将等式 (ii) 加和项进行 重组。把等式 (ii) 单项都拆开写，以符号
可以得到:
begin{array}{l}
r_{0} f_{0} \
r_{1} f_{0} r_{1} f_{1} \
r_{2} f_{0} r_{2} f_{1} r_{2} f_{2} \
quad cdots \
r_{T-1} f_{0} r_{T-1} f_{1} r_{T-1} f_{2} cdots r_{T-frac{1}{*}} f_{T in 1}
end{array}
将上面这个形似下三角的累加项逐列累加，则每一列的累加结果为：
, 再把每一列的 结果累加起来，就得到了等式 (iii) 的结果啦。
扯了这么多。终于可以开始减去baseline项了。基于上面最后一个等式给出的结果，对累加的期望减去baseline可以得到：
首先看引入了baseline以后，为什么不会引入偏差：
根据期望的线性性质，直接看baseline的期望：
第一个等式是简单的split，即把序列trajectory 拆分成两个互不交叠的部分，这个split成立的本 质还是积分/求和具有线性性质，这两部分的变量不一样当然可以写成这样; 第二个等式值得注意：这里的baseline 仅仅是关于状态 的函数，和后续的状态以及动 作无关。这和 是不一样的, 因为 是后续状态累积奖励的期望。所以此处可以把 作为常量提出; 第三个等式又是个难点。展开过程如下:
再次结论
参考文献
【1】Going Deeper Into Reinforcement Learning: Fundamentals of Policy Gradients
【2】Notes on Exact Inference in Graphical Models
本文来源自知乎博客：作者风清云
https://zhuanlan.zhihu.com/p/98506549
