最近のレコメンデーションに関して調べていたら、レコメンデーションに深層強化学習（ Deep Reinforcement Learning ）が使われるようになったことがわかり、深層強化学習に関して再び勉強し始めました。
深層強化学習は、強化学習の際に Deep Learning を使うアルゴリズムです。強化学習は、モデルの作り方で大きく2つに別れており、価値ベースと方策ベースがあります。今回は、方策ベースの基本である Actor Critic を実装します。
今回記載したコードを実行すると、CarPole というゲームにおいて以下のように棒を倒さない行動選択ができるモデルを作れます。以下のゲームでは、棒を倒さないようにカートを”左” or ”右”のどちらかに動かすかの選択を繰り返しており、500ステップ倒さなければクリアになります。学習初期は10ステップぐらいでゲームオーバーでしたが、学習が進むと500ステップ耐えしのぐようになります。今回のコードは、こちらに置いてあります。
Actor Criticについて
Actor Critic は、状態から行動を予測するモデルと、状態から価値（累積報酬）を予測する２つのモデルから構成されます。Actor モデルが学習する際に、Critic が予測した状態価値の影響を受けます。Actor だけでは、価値に関係なく行われた行動を予測するばかりなので、強化学習の意義である価値最大化の方策モデルができません。Critic に状態を評価してもらい、その評価に基づいて Actor の予測確率を変えることが大事です。
式の導出に関しては省きますが、Actor と Critic モデルの損失値は以下になります。このとき、状態 \(s\)、価値（累積報酬）\( \mathrm {R} \)、Actor の予測行動確率 \( \pi(s) \)、Critic の予測価値 \( V(s) \) としています。
Actor の予測確率に \(\mathrm {advantage} \) という形で影響を与えています。
\begin{eqnarray}
\mathrm {advantage} & = & \mathrm {R} - V(s) \\
\mathbf {loss_{actor}} & = & - \log \pi(s) \times \mathrm {advantage} \\
\mathbf {loss_{critic}} & = & f_{critic}(\mathrm {R}, V(s))
\end{eqnarray}
上記の \(f_{critic}( \cdot )\) は損失関数であり、今回の実装では「smooth_l1_loss」を使っています。「smooth_l1_loss」関数については、「Huber損失（Huber Loss）／Smooth L1 Lossとは？」がわかりやすかったです。
ネットワークの構成としては、Actor と Critic は共通した重みを持ち、最上位層で分かれるという作りが多いです。以下の図のような形です。
ここまでで、Actor Critic の説明は終わりです。次からは実装に入っていきます。
Actor Criticの実装
今回行う深層強化学習では、ゲームの環境として Open AI の Gym を使います。Gym を使えば簡単に強化学習の環境が作れるので便利です。その中でも今回は「CartPole」のゲームに取り組みます。
必要なモジュールの準備
必要なモジュールを先にインポートします。今回使う主要なモジュールのバージョンは以下のとおりです。
| モジュール名 | バージョン |
|---|---|
| gym | 0.20.0 |
| torch | 1.8.0 |
| seaborn | 0.11.1 |
| numpy | 1.21.4 |
| pandas | 1.2.4 |
各種パラメータの設定ファイルを準備します。別のPythonファイルにしているのは、パラメータを変更して実験を繰り返す際にパラメータの変更がしやすいからです。
settings.py
seed = 42 gamma = 0.99 epochs = 10000 display_loop = 10 flag_env_render = True
必要なモジュールをインポートします。
from pathlib import Path import math import numpy as np import pandas as pd import gym import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.distributions import Categorical import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import settings
実験の際にできたモデルや結果ファイルを保存するためのディレクトリを作成しておきます。
model_dir_path = Path('mdoel') result_dir_path = Path('result') if not model_dir_path.exists(): model_dir_path.mkdir() if not result_dir_path.exists(): result_dir_path.mkdir()
ゲームの環境
強化学習を行うためのゲーム環境を設定します。今回行うのは「CartPole」というゲームです。カートの上に棒が立てられており、この棒が倒れないようにカートを動かし、何ステップ保てるかを競うゲームです。このとき、ゲームを行う人が取りうる行動はカートを動かす向きの選択であり、「左 or 右」のどちらを動かすかです。なので、深層強化学習のモデルとしては、状態の情報を受け取り、”左”と”右”の選択確率を出力するモデルを作ります。
強化学習を簡単に行うために、OpenAI Gymを使います。OpenAI Gymに関してはこちらの記事が参考になります。
qiita.com
Pythonでは以下のようにしてゲーム環境を立ち上げます。
env = gym.make('CartPole-v1')
env.seed(settings.seed)
モデルの構築
作成するモデルは、状態の情報を入力として、行動確率と状態価値を出力します。重みが共有されており、出力層で行動確率と状態価値のレイヤーを分けています。この一つのモデルで Actor と Critic を表しています。
class Policy(nn.Module): def __init__(self): super(Policy, self).__init__() self.affine = nn.Linear(4, 128) self.action_head = nn.Linear(128, 2) self.value_head = nn.Linear(128, 1) self.saved_actions = [] self.saved_rewards = [] def forward(self, x): x = F.relu(self.affine(x)) action_prob = F.softmax(self.action_head(x), dim=-1) state_values = self.value_head(x) return action_prob, state_values
Actor Critic モデルを使って行動を選択する関数を作ります。このとき、モデルが予測した行動確率を使ってランダムに行動選択するようにしています。これは、モデルが予測した最大確率の行動を選択していると、モデルの学習時のデータが偏ってしまい、それを防ぐためです。そして、選択した行動の対数確率を「saved_actions」に保存しています。
def select_action(model, state, device): state = torch.from_numpy(state).float() probs, state_value = model(state.to(device)) m = Categorical(probs) action = m.sample() model.saved_actions.append((m.log_prob(action), state_value)) return action.item(), state_value
Actor Critic の学習関数
Actor Critic を学習する関数を作ります。最初に各ステップの累積報酬を求めます。そして、各ステップごとに、累積報酬と Critic の予測である価値との差分を求め、Actor の損失値と Critic の損失値を計算しています。この2つの損失値を足し合わせたものを最小化します。最後に、このエピソードで獲得した報酬と選択した行動の対数確率のリストの中身を削除しています。
def learn_model(model, gamma, optimizer, device): R = 0 returns = [] for r in model.saved_rewards[::-1]: R = r + gamma * R returns.insert(0, R) returns = torch.tensor(returns) returns = (returns - returns.mean()) / (returns.std() + 1e-06) policy_losses = [] value_losses = [] for (log_prob, value), R in zip(model.saved_actions, returns): advantage = R - value.item() policy_losses.append(-log_prob * advantage) value_losses.append(F.smooth_l1_loss(value, torch.tensor([R]).to(device))) loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum() optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() del model.saved_rewards[:] del model.saved_actions[:] return loss
Actor Critic の学習の実行
ここまでで準備は全て終わったので、あとはそれぞれを実行していくだけです。10エピソードごとの獲得報酬の平均が500に達したら学習を終えるようにしています。つまり、10エピソード連続で500ステップ棒を倒さなければ、学習が終了します。これは厳しい設定だと思うので、強化学習の設定に合わせて考える必要があります。
torch.manual_seed(settings.seed) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Policy() model = model.to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=3e-2) eps = np.finfo(np.float32).eps.item() reward_result = [] reward_displays = [] loss_result = [] loss_display = [] for episode in range(1, settings.epochs + 1): state = env.reset() episode_reward = 0 for t in range(1, 10000): action, _ = select_action(model=model, state=state, device=device) state, reward, done, _ = env.step(action) if settings.flag_env_render: env.render() model.saved_rewards.append(reward) episode_reward += reward if done: break reward_displays.append(episode_reward) loss = learn_model(model=model, gamma=settings.gamma, optimizer=optimizer, device=device) loss = loss.detach().item() loss_display.append(loss) reward_result.append(episode_reward) loss_result.append(loss) if env.spec.max_episode_steps == np.mean(reward_displays): print('Game Win !!') break if episode % settings.display_loop == 0: print('Episode {}\tMean Loss: {:.2f}\tMean Reward: {:.0f}'.format(episode, np.mean(loss_display), np.mean(reward_displays))) reward_displays = [] loss_display = [] model = model.to('cpu') torch.save(model.state_dict(), model_dir_path.joinpath('actor_critic.pth')) result = pd.DataFrame({ 'episode': np.arange(1, len(reward_result) + 1), 'reward': reward_result, 'loss': loss_result }) result.to_csv(result_dir_path.joinpath('actor_critic_cartpole_result.csv'), index=False)
上記の結果を見てもらえば分かる通り、261 〜 270目のエピソードで獲得報酬の平均値が500を達成し、学習を終了しています。
学習済みモデルの検証
モデルの学習が完了したので、学習済みモデルの結果を確認していきます。
学習時の獲得報酬の推移
まずは、学習過程を確認するために、エピソードごとの獲得報酬の推移を見てみます。
result_data = pd.read_csv(result_dir_path.joinpath('actor_critic_cartpole_result.csv')) fig = plt.figure(figsize=(12, 6), facecolor='white') ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) g = sns.lineplot( data=result_data, x='episode', y='reward', ax=ax ) plt.title('報酬の推移', fontsize=18, weight='bold') plt.ylabel('') ax = fig.add_subplot(1, 2, 2) g = sns.lineplot( data=result_data.assign(group=lambda x: x.episode.map(lambda y: math.floor((y - 1) / 10))), x='group', y='reward', ax=ax ) plt.title('10エピソードごとの報酬平均値の推移', fontsize=18, weight='bold') plt.ylabel('') plt.tight_layout() plt.savefig(result_dir_path.joinpath('actor_critic_cartpolcar_learning_reward.png'), dpi=300)
上図では、各エピソードごとの獲得報酬と10エピソードごとの獲得報酬の平均値を表示しています。エピソードを重ねるごとに獲得報酬が増えていることがわかります。途中、獲得報酬が下がっていますがその後持ち直し、急激に獲得報酬が上がっています。
学習済みモデルを使ったゲームプレイ
学習済みモデルを使って、「CartPole」をプレイします。まずは、行動選択関数を作ります。ここでは、Actor の最大確率の行動を選択するようにしています。
def select_action_valid(model, state, device): with torch.no_grad(): state = torch.from_numpy(state).float() probs, state_value = model(state.to(device)) return probs.argmax().item(), state_value
学習済みモデルをロードします。
model = Policy()
model.load_state_dict(torch.load(model_dir_path.joinpath('actor_critic.pth')))
model.eval()
学習済みモデルを使って、ゲームをプレイします。
state = env.reset() episode_reward = 0 done = False while not done: action, state_value = select_action_valid(model=model, state=state, device=device) state, reward, done, _ = env.step(action) env.render() episode_reward += reward print('Game End Reward: {:.0f}'.format(episode_reward))
見事に500ステップを達成しました！上図を見てもえばわかる通り、カートの上の棒のバランスを保つために、カートを細やかに動かしていることがわかります。深層強化学習のモデルをしっかり作れています！！
終わりに
今回は実装を中心に書いたので、理論面はかけませんでした。理論面では下記の本が非常に参考になります。
DQNに関しては、以前コチラの記事に書いたので、興味がある方は御覧ください！
