ddpg vs ppo

上記の目的関数ではダッシュがついてるものはtargetネットワークになります。これは学習を安定化させるためによく使われるものです。DQNなどではこのtargetネットワークの更新が数エポック毎に行われるのに対して、DDPGではハイパパラメータ$\tau(\ll 1)$を用いて

rev 2020.11.4.37941, The best answers are voted up and rise to the top, Data Science Stack Exchange works best with JavaScript enabled, Start here for a quick overview of the site, Detailed answers to any questions you might have, Discuss the workings and policies of this site, Learn more about Stack Overflow the company, Learn more about hiring developers or posting ads with us, reinforcement learning: PPO vs. DDPG vs. TRPO - difference and intuition, Podcast 283: Cleaning up the cloud to help fight climate change, Creating new Help Center documents for Review queues: Project overview. Deep Q Network vs Policy Gradients - An Experiment on VizDoom with Keras October 12, 2017 After a brief stint with several interesting computer vision projects, include this and this, I’ve recently decided to take a break from computer vision and explore reinforcement learning, another exciting field. こんにちは。次世代システム研究室の C.Z です。 外国人です。よろしくお願いします。 本文は、 DDPG アルゴリズムに辿り着く為、幾つ強化学習の手法を復習してから、 DDPG の紹介を次にします。 最後は、 DDPG を用いて、 FX の取引を少し試してみます。 What is the difference between fully observed and partially observed state features in Reinforcement learning ? SAC was implemented from the authors github. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. It would be nice to have at some point similar ipython notebook for the PPO vs TRPO vs DDPG vs IPG for continuous control problems and PPO vs DQN for Atari. It only takes a minute to sign up. PPO TRPOに対して, PPO (proximal policy optimization) は, 別のアプローチで制約を設けて計算量を削減しました. 本文は、DDPGアルゴリズムに辿り着く為、幾つ強化学習の手法を復習してから、DDPGの紹介を次にします。 最後は、DDPGを用いて、FXの取引を少し試してみます。, 上記グラフを参照するより、最基礎なロジックが自明的なので、本文は略します。 ただし、本文に共通で使われているアルファベット（ギリシア文字）を以下のように定義します。・s → state・r → return ・a → action ・ → discount factor ・→ policy ・ → policy parameter 尚、利用されているneural network種類の数より、大体以下の３タープに分けられます。 a. Value-based b. Policy-based c. Actor-Critic（value-basedとpolicy-basedの組み合わせ）, 代表的なValue functionとして、Q-learningという手法がこちらで挙げます。, 金融分野に最も重要なコンセプトの一つ、未来資産の現在価値は([0,1])*returnより計算されます。 なので、tにおいてのQ値は、stateとactionを条件(input)とし、期間中の累計期待reward(output)です。, Policy Gradientという代表的なPolicy functionがこちらで挙げます。 Policy functionも収益を最優するための戦略調整であり、一番単純な形で表現すると、以下の式となります。, 即ち、累計期待returnであるを最大化するため、行動戦略parameter である を学習より繰り返して調整し、最適の戦略を図ります。, 右端のpolicy gradientの部分を少し深く入りますと、まずの式を拡張します。, ＃重要：固定ではなく、確率関数であることを注意してください！ 更に、式の左と右をに関して微分とると、最終は以下の式に辿り着きます（詳細は省略）。, Actor-Criticには二つのneural networkがあります。 ・Actor: stateをinput、actionをoutput ・Critic： stateとactionをinput、rewardをoutput 上記のケースでは、criticのrewardはQ valueです。更に、このQ valueを用いてactorのpolicyを更新する（gradient ascent）流れです。 直感的イメージ以外、Actor-Criticのメリットについて、式によりも簡単に説明します。Policy-basedセクションに紹介したpolicy gradientから見てみましょう。まず、を拡張する際と同じ手法を使うと、gradientの式が以下の形に変換できます。, 問題はこの式にあります！ policy parameterの更新は、実際はモンテカルロ手法（ランダムでサンプリング）より実施されます。なので、上記式のlog確率と最終の累計rewardが高いボラを生じる可能性があります。 また、rewardが0の際に、機械はactionがいいか悪いかを分別することができないという問題もあります。 以上の懸念点を解決するため、プレーンgradient式に制限項目を導入します。, 直感的な解説をすると、累計reward減少 → policy parameterが減少と安定　になりますね。中間の推導は略しますが、以下はQ Actor-Criticの式です。, Advantage Actor-Criticは、Q Actor-Criticを加えて、更に一層の制限をかけるアルゴリズム。 ということは、ある特定actionからのQ valueのみで評価することではなく、この特定なactionと一般的なactionの成果比較を評価します。, Vはstate functionであり、即ち上で述べた一般的や平均的なrewardです。 但し、Aについて、コンセプト上はvalue functionとstate functionの組み合わせですが、実際はこの二つのneutral networkを使う必要がなく、state functionだけで大丈夫です。（証明略）, 上記グラフで示したように、A3Cは、A2C手法を複数worker同時にそれぞれ独立に処理し、学習結果を一つのglobal networkに持ち込む手法です。 A2Cと比べて、A3Cは理論上の優位性がありそうですあが、近年の研究より、メリットが目立たないみたいですので、処理パフォーマンスを考えると、やはりA2Cのほうがいいですね。, 前セッションの幾つアルゴリズムを踏まえ、DDPG手法を紹介します。まず論文の精密定義を引用します。, 一見みれば、複雑そうですが、段階を分けて順番に説明します。 DDPGはActor-Criticの下に分類されていますので、基本構造についてまず上のAdvantage Actor-Criticの構造図を参照してくだい。 但し、メインな違う点も幾つあります。, A2C ：2つ    　a. Q network　　b. Stochastic policy network DDPG：4つ 　　a. Q network 　　b. Deterministic policy network 　　c. Q target network 　　d. Policy target network, A2CとDDPGのQ networkとpolicy networkはよく似ていますが、区別はActorのoutputです。, A2C ：stochastic (probability distribution)DDPG：deterministic (directly), A2Cのoutputは現在戦略のreward期待値なので、policyの更新には過去経験（バッファに保存された過去の訓練結果）の利用は不可になる。, 毎回の学習にとともに、訓練の経験(action, state, reward)をbufferに保存することができる。, DDPGのoutputがdeterministicのため、Replay Bufferの利用が可能になり、更新policyの分散が抑えられます。, DDPGのtarget networkはただ原始networkのtime-delayedバージョン。, Target network内の計算構造は、実際は原始のnetworkと同じです。ただ、データの安定性を増やす（target networkの目的こそ）ため、原始とtarget valueの差を最小化するように工夫します。, 今回のブログが、メインはコンセプトの紹介ですので、実践について一番単純な取引条件をベースし、少し触ってみます。 ・取引通貨：USD/JPY https://www.histdata.com/download-free-forex-historical-data/?/metatrader/1-minute-bar-quotes/USDJPY ・フレームワーク： Stable Baseline https://github.com/hill-a/stable-baselines ・モデル：デフォルト設定 ・学習期間：10日 ・テスト期間：1日 ・取引単位：1000 ・一回の最大取引数量：5000(5単位) ・資本金上限なし（自由に取引できる） ・ロスカットなし（リスクコントロールしない） ・決済の損益だけを計算し、保有ポジションの損益計算しない 6回のテストにおいて、予測為替レートは以下のようになります。, 収益はそれぞれ5011、5888、7490、4872、3573、5304となります。ぎりぎりでしたが、なんと全部プラス！（Lucky!） しかし、実際は違うテスト期間をやってみると、大損が出た時も結構あります。残念！, 次の内容として、 まず、取引条件の設定やアルゴリズムparameterのチューニングにより、DDPGロボ取引を深く検証し、取引詳細などの結果を見せます。 あと、ベイズ統計学の利用やTD3などの拡張手法を紹介し、各手法performanceの比較検証も行います。, 次世代システム研究室では、ビッグデータ解析プラットホームの設計・開発を行うアーキテクトとデータサイエンティストを募集しています。次世代システム研究室にご興味を持って頂ける方がいらっしゃいましたら、ぜひ 募集職種一覧 からご応募をお願いします。.

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