Encoding Human Domain Knowledge to Warm Start Reinforcement Learning
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1.研究动机是什么
在许多强化学习任务中，当面临新的挑战时，智能体往往从“零”开始学习，忽略了许多可以从领域专家那里获得的丰富的现成知识。这些知识可以帮助智能体快速启动学习过程，减少不必要的探索，加速智能体训练，缩短训练时间。
2.主要解决了什么问题
使用专家知识构造决策树策略来初始化神经网络，通过这种方式对智能体进行指导，起到warm-start的作用；同时，随着训练的进行，决策树会不断生长，增加新知识，最终超过用来初始化的专家知识。
3.所提方法是什么
作者提出了一种新的强化学习技术，通过人工初始化神经网络权重和结构。将领域知识直接编码进入神经网络决策树，并通过策略梯度更新对该知识进行改进。同时，随着训练的进行，神经网络决策树不断生长，发现新知识，最终超过专家知识。
3.1总体流程
总体流程如图所示：1.需要提供分层形式的决策规则集合。这些策略是通过简单的用户交互来指定指令的。2.每条规则被转换为网络参数，每条规则的表达式为权重和判断条件为偏差，形成初始化的决策树神经网络。3.利用初始化网络与环境进行交互收集数据，更新网络参数，对知识改进。4.每次迭代更新，检查决策树纯度，当纯度过低，增长树，原来的树节点复制网络参数，新的节点随机初始化参数，形成新的决策树神经网络。重复3-4，直至训练结束。
3.2PROLONET决策树网络
首先用户需要提供分层形式的决策过程。随后用户的决策过程被转换为神经网络，每条规则由网络权重
ω
n
→
∈
W
\overrightarrow{\omega_n}\in W
ωn
∈W和比较值（偏差）
c
n
∈
C
c_n \in C
cn∈C表示。如图传统的决策树和PROLONET。决策节点变成线性层，叶子节点变成动作概率，最终的输出是路径概率加权的叶子之和。
对于每一个决策节点
D
n
D_n
Dn来说，整个网络被表示为
D
n
=
σ
[
α
(
w
⃗
n
T
∗
X
⃗
−
c
n
)
]
D_{n}=\sigma\left[\alpha\left(\vec{w}_{n}^{T} * \vec{X}-c_{n}\right)\right]
Dn=σ[α(w
nT∗X
−cn)]，其中，
X
→
\overrightarrow{X}
X
是输入数据，为环境状态，
σ
\sigma
σ是sigmoid函数，
α
\alpha
α是用于抑制决策节点的置信度，对树的置信度越低，决策的不确定性就越大，从而导致更多的探索。
α
\alpha
α值大强调比较器和加权输入之间的差异，从而推动树更布尔。
α
\alpha
α值越低，树越平滑，而
α
=
0
\alpha=0
α=0则产生一致的随机决策。下面将以Cartpole为例，对文章提出的方法详细解读。Cartpole的状态空间是4维向量{cart position, cart velocity, pole angle, pole velocity}；动作空间是2维向量{left, right}。
3.2.1PROLONET初始化
现有一条规则：如果小车的位置在中心的右边，向左移动；否则，向右移动，中心为0。用户指明位置是输入4维状态特征的第一个元素。初始化决策节点
D
1
D_1
D1，权重和偏差为
w
1
→
=
[
1
,
0
,
0
,
0
]
\overrightarrow{w_{1}}=[1,0,0,0]
w1
=[1,0,0,0]，
c
1
=
0
c_{1}=0
c1=0如Alg1的5-8。接下来的11-13创造一个新的叶节点
l
1
→
=
[
1
,
0
]
\overrightarrow{l_{1}}=[1,0]
l1
=[1,0]表示向左，
l
2
→
=
[
0
,
1
]
\overrightarrow{l_{2}}=[0,1]
l2
=[0,1]表示向右。最后，初始化路
Z
(
l
1
→
)
=
D
1
Z\left(\overrightarrow{l_{1}}\right)=D_{1}
Z(l1
)=D1和
(
l
2
→
)
=
(
¬
D
1
)
\left(\overrightarrow{l_{2}}\right)=\left(\neg D_{1}\right)
(l2
)=(¬D1)。由此产生的智能体动作的概率分布是一个softmax函数
(
D
1
∗
l
1
→
+
(
1
−
D
1
)
∗
l
2
→
)
\left(D_{1} * \overrightarrow{l_{1}}+\left(1-D_{1}\right) * \overrightarrow{l_{2}}\right)
(D1∗l1
+(1−D1)∗l2
)。处理完所有决策节点后，每个节点
D
n
D_n
Dn的值表示该条件为TRUE的可能性，
(
1
−
D
n
)
(1-D_n)
(1−Dn)为FALSE。有了这些可能性，然后乘出不同路径到所有叶节点的概率。每个叶节点包含了一条路
z
∈
Z
z \in Z
z∈Z，这是一组决策节点，应该是TRUE或FALSE，以便达到叶节点
l
l
l，计算每个输出动作的先验权值。例如，在上图中，
z
1
=
D
1
∗
D
2
z_1=D_1*D_2
z1=D1∗D2,
z
3
=
(
1
−
D
1
)
∗
D
3
z_3=(1-D_1)*D_3
z3=(1−D1)∗D3.在叶子节点中，通过将到达的概率乘以在叶节点内的输出的先验权重来确定。在计算每一个叶子的输出后，这些叶子被求和并通过一个softmax函数传递，以提供最终的输出分布。
3.2.2PROLONET推理
假设小车当前状态为
X
=
[
2
,
1
,
0
,
3
]
X=[2,1,0,3]
X=[2,1,0,3]，决策树只有1个决策节点2个叶节点。根据决策节点的公式，在经过第一个节点
D
1
D_1
D1之后，
σ
(
[
1
,
0
,
0
,
0
]
∗
[
2
,
1
,
0
,
3
]
−
0
)
=
0.88
\sigma([1,0,0,0] *[2,1,0,3]-0)=0.88
σ([1,0,0,0]∗[2,1,0,3]−0)=0.88，这意味着“基本是正确的"。这个概率通过各自的路径传播到两个叶子节点，使得网络的输出概率为
P
out
=
L
1
→
(
σ
1
∗
σ
2
)
+
L
2
→
(
σ
1
∗
(
1
−
σ
2
)
)
)
=
0.88
∗
[
1
,
0
]
+
(
1
−
0.88
)
∗
[
0
,
1
]
)
=
[
0.88
,
0.12
]
P_{\text {out }} =\overrightarrow{L_{1}}\left(\sigma_{1} * \sigma_{2}\right)+\overrightarrow{L_{2}}\left(\sigma_{1} *\left(1-\sigma_{2}\right)\right))\\ =0.88 *[1,0]+(1-0.88) *[0,1])=[0.88,0.12]
Pout =L1
(σ1∗σ2)+L2
(σ1∗(1−σ2)))=0.88∗[1,0]+(1−0.88)∗[0,1])=[0.88,0.12]
因此，智能体以
0.88
0.88
0.88的概率选择第一个动作，以
0.12
0.12
0.12概率选择第二个动作。
参照文中的Cartpole启发式算法，绘制了PROLONET网络，如下所示。与作者提供的代码中建立的决策树不同，少1个决策节点和1个叶节点。转换规则如下：if条件语句不等号左用权重
ω
n
→
\overrightarrow{\omega_n}
ωn
表示，对应位置元素为1，其余为0；不等号右用
c
n
c_n
cn表示；若符号为小于，
ω
n
→
\overrightarrow{\omega_n}
ωn
和
c
n
c_n
cn都乘
−
1
-1
−1.
在实际应用时，每个叶子节点会保存从初试节点到该叶子节点的路 z ∈ Z z \in Z z∈Z的信息，方便计算 L i → \overrightarrow{L_{i}} Li
3.2.3PROLONET动态增长
为了使PROLONET体系结构能够在其初始定义的基础上继续增长，作者引入了一个动态增长过程，在Algorithm2和图3中描述了这个过程。初始化之后，PROLONET智能体会维护决策树网络两个副本。第一个是初始化的浅层网络，第二个是动态增长的深层网络，动态增长时，第二个网络每个叶子节点转化为随机初始化决策节点，并随机初始化决策节点的两个新的叶子节点。在每一Episode之后，在浅层和深层的网络上更新网络。更新后，比较浅层的叶子的熵和深层叶子的熵，当较深的叶子比较浅的叶子不均匀时，有选择地加深(第3-7行)。作者认为这种动态增长机制能提高稳定性和平均累积报酬。这会产生更多的参数学习更复杂的策略，但会增加随机性和不确定性，降低智能初始化的效用。由于智能体与环境交互，它依赖于较浅的网络来产生动作，因为较浅的网络代表了人类的领域知识。
决策树动态增长机制依据ID3，以信息增益为准则来优化决策树。当浅层网络发现了一个局部最小值
l
1
=
[
0.5
,
0.5
]
l_{1}=[0.5,0.5]
l1=[0.5,0.5]，我们希望决策树的决策节点对样本的分类越清晰越好，即纯度越来越高。显然，
l
1
=
[
0.5
,
0.5
]
l_{1}=[0.5,0.5]
l1=[0.5,0.5]不满足要求，对向左向右走模棱两可，需要深化决策树。当深化的网络发现了
l
3
=
[
0.9
,
0.1
]
l_{3}=[0.9,0.1]
l3=[0.9,0.1]和
l
4
=
[
0.1
,
0.9
]
l_{4}=[0.1,0.9]
l4=[0.1,0.9]，对向左向右走划分的十分清晰，此时节点纯度较高。我们用信息熵
H
(
l
i
)
H\left(l_{i}\right)
H(li)对树的这种特性进行度量。
H
=
∑
p
l
o
g
2
p
H=\sum plog_2p
H=∑plog2p
H
H
H的值越小，则纯度越高，树的分类效果越好。如Algorithm2中8行，浅层的决策树的熵
H
(
l
i
)
>
(
H
(
l
d
1
)
+
H
(
l
d
2
)
+
ϵ
)
H\left(l_{i}\right)>\left(H\left(l_{d 1}\right)+H\left(l_{d 2}\right)+\epsilon\right)
H(li)>(H(ld1)+H(ld2)+ϵ)，说明深化后树熵减小，信息增益，纯度提高，决策更准确。
4.关键结果及结论是什么
作者对提出的RL框架进行了两个互补的评估。第一个是具有专家初始化的受控研究。第二个评估是一个用户研究。这里主要介绍第一组评估实验。实验环境为《星际争霸2》(SC2)中宏观和微观战斗以及OpenAl Gym月球登陆器和推车杆环境。对比算法：除了上面所述的具有专家初始化PROLONET，还评估了多层感知器(MLP)和长短期记忆(LSTM) 智能体，带有随机初始化的PROLONET (random PROLONET)，启发式(Heuristic)算法，LOKI框架下训练的IL agent和DJJINN。LOKI代理使用与初始化PROLONET智能体相同的启发式进行监督。DJJINN最初的框架需要一个决策树学习标签数据集，作者进行了修改，允许初始化与手工决策树，为了比较，DJJINN初始化与PROLONET相同。
4.1实验环境及对比算法
4.1.1 Cart Pole
| Cart Pole | 说明 |
|---|---|
| 状态空间 | cart position, cart velocity, pole angle, pole velocity |
| 动作空间 | left, right |
| 算法 | 参数设置 |
|---|---|
| PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.01 parallels=2 PROLONET： α = 1 α=1 α=1 ε = 0.19 ε=0.19 ε=0.19 决策节点9，叶子节点11 |
| Random PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.01 parallels=2 |
| LOKI | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.01 parallels=2 模仿次数N=200 |
| DJJINN | 同 PROLONET |
| LSTM | PPO ReLU LSTM： 3-layer 4x4 – LSTM(4x4) – 4x2 |
| MLP | PPO ReLU MLP： 3-layer 4x4 – 4x4 – 4x2 |
| Heuristic(规则) | |
4.1.2 Lunar Lander
| Lunar Lander | 说明 |
|---|---|
| 状态空间 | 8D:X_position, Y_position, velocity, angle, angular velocity, whether the left leg have touched down, whether the left leg have touched down |
| 动作空间 | 4D:do nothing, left engine, main engine,right engine |
| 算法 | 参数设置 |
|---|---|
| PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.01 parallels=4 batch_size=4 PROLONET： α = 1 α=1 α=1 ε = 0.19 ε=0.19 ε=0.19 决策节点14，叶子节点15 |
| Random PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.01 parallels=4 batch_size=4 |
| LOKI | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.01 parallels=4 batch_size=4 模仿次数：N=300 |
| DJJINN | 同 PROLONET |
| LSTM | PPO ReLU LSTM： 3-layer 8x8 – LSTM(8x8) – 8x4 |
| MLP | PPO ReLU MLP： 3-layer 8x8 – 8x8 – 8x4 |
| Heuristic(规则) | |
4.1.3 FindAndDefeatZerglings
| FindAndDefeatZerglings | 说明 |
|---|---|
| 状态空间 | 37D: allied units 3*{x_position, y_position, health,weapon_cooldown} nearest visible enemy units 5*{x_position, y_position, health,weapon_cooldown, is_baneling} |
| 动作空间 | 10D:north, east, south, west, attack1, attack2, attack3, attack4, attack5, do nothing for every allied units |
| 算法 | 参数设置 |
|---|---|
| PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.001 parallels=4 batch_size=4 time_steps=50 PROLONET： α = 1 α=1 α=1 ε = 0.19 ε=0.19 ε=0.19 决策节点10，叶子节点11 |
| Random PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.001 parallels=4 batch_size=4 time_steps=50 |
| LOKI | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.001 parallels=4 batch_size=4 time_steps=50 模仿次数：N=500 |
| DJJINN | 同 PROLONET |
| LSTM | PPO ReLU LSTM： 7-layer 37x37 – LSTM(37x37) – 37x37 – 37x37 – 37x37 – 37x37– 37x10 |
| MLP | PPO ReLU MLP： 7-layer 37x37 – 37x37 – 37x37 – 37x37 – 37x37 – 37x37 – 37x10 |
| Heuristic(规则) | |
4.1.4 SC2LE
| SC2LE（神族） | 说明 |
|---|---|
| 状态空间 | 联合单位数:36x1向量，其中每个索引对应于一种联合单位类型，值对应于这些单位的数量 等待单位数:如上所述，但用于当前正在生产中且还不存在的单元。 敌方单位数:112x1向量，其中每个索引对应于一种单位类型，值对应于这些类型中有多少是可见的。 玩家状态:9x1向量，玩家状态信息，包括矿物，瓦斯，供应等。 |
| 动作空间 | 如果考虑到每个单位动作数量可以达到数千个。 简单地将动作抽象为44个可用的动作：包括35个建筑和单位生产命令，4个研究命令，5个攻击、防御、收获资源、侦察和什么都不做的命令。 |
| 算法 | 参数设置 |
|---|---|
| PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.0001 parallels=4 batch_size=4 time_steps=4 episodes PROLONET： α = 1 α=1 α=1 ε = 0.19 ε=0.19 ε=0.19 决策节点9，叶子节点10 |
| Random PROLONET | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.0001 parallels=4 batch_size=4 time_steps=4 episodes |
| LOKI | 强化参数： PPO RMSProp γ=0.99 lr=0.0001 parallels=4 batch_size=4 time_steps=4 episodes 模仿次数：N=1000 |
| DJJINN | 同 PROLONET |
| LSTM | LSTM： 7-layer 37x37 – LSTM(37x37) – 37x37 – 37x37 – 37x37 – 37x37– 37x10 |
| MLP | PPO ReLU MLP： 7-layer 193x193 – 193x193 – 193x193 – 193x193 – 193x193 –193x193 – 193x44 |
| Heuristic(规则) | |
4.1实验结果
cart pole、lunar lander和FindAndDefeatZerglings的架构比较。随着领域复杂性的增加，智能初始化变得越来越重要。
为了评估动态生长和智能初始化的影响，我们进行了消融研究，并将这些实验的结果包括在表1。对于每个N错误智能体，权重、比较器和叶子根据N随机负，每个类别最大为2N。
在《星际争霸2》的AI游戏中获胜率“All Others”包括4.1节中的所有其他智能体模型。
注意最后的策略并不是原始政策的翻版；相反，在整个训练过程中，它们会改变和偏离原来的内容。在下面的图中，比较了检查点模型和原始初始化。x轴对应的是检查点在实验中的距离，y轴对应的是初始化和检查点之间的平均均方误差。由于权重向量、比较器值和叶权值的均方误差可能存在显著差异，因此在y轴上使用对数尺度，以便无论原始值如何，都能清楚地看到趋势。注意，在每25%的训练或agent按照OpenAl Gym标准“解决”了域(推车杆500，月球登陆器200+)后进行检查点，这说明推车杆域的检查点密度更大。
5.创新点在哪里
- 提出一种在可训练的RL框架中捕获人类领域的专业知识的方法PROLoNETS。
- 我们将动态知识增长引入到PROLoNETS中，随着时间的推移，使其具有更强的表达能力，超过最初的初始化，并在月球着陆器领域产生两倍的平均回报。
6.有值得阅读的相关文献吗
LOKI：Cheng, C.-A.; Yan, X.; Wagener, N.; and Boots, B. 2018.Fast Policy Learning through Imitation and Reinforcement.arXiv preprint arXiv:1805.10413 .
DJINN：Humbird, K. D.; Peterson, J. L.; and McClarren, R. G. 2018.Deep Neural Network Initialization With Decision Trees.IEEE transactions on neural networks and learning systems .
7.综合评价又如何？
文章提出了一种新的DRL代理体系结构PROLONETS，它允许智能体的智能初始化。PROLONETS赋予智能体在必要时增长网络容量的能力。PROLONETS允许普通用户初始化，并通过人工指令和RL的混合实现了高性能的策略。首先，该方法直接利用现有专家知识，优于在传统架构上的模仿和强化学习，更像人类学习方式。其次，智能初始化允许深度RL智能体在对随机初始化智能体来说过于复杂的环境中探索和学习，为Fast reinforcement learning提供了一条可用之路。