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Natural Evolution Strategy

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2017-08-28

学习资料:

要点

如果你想对进化策略有一个快速了解, 这个几分钟的短动画是个很好的方式.

Natural ES 后面简称 NES, 应该就是算一种用适应度诱导的梯度下降法, 如果要我用一句话来概括 NES: 生宝宝, 用好宝宝的梯度辅助找到前进的方向

本节要实践的内容提前看:

3-3-0.gif

NES算法

3-3-1.png

宝宝们的梯度是这个 gradient 加上这些宝宝们的 fitness fitness, 用梯度乘以 fitness 就是说, 加大力度往带来好 fitness 的梯度下降. 所以之后的宝宝们就会越来越多的下降到最优点啦. 那么我们要梯度下降的参数则是那些正态分布的均值和均方差.

提到梯度下降, 哈哈, 那么那些 scipy, Tensorflow 都可以考虑用一用. 这个教程中将会使用到 Tensorflow 来完成这种梯度下降的做法. 如果你对 Tensorflow 感兴趣, 我也有一套 Tensorflow 的教程哦~

NES 的方法其实和强化学习中 Policy Gradient 的方法非常接近. 简单来概括一下它们的不同: 在行为的策略上, PG 是扰动 Action, 不同的 action 带来不同的 reward, 通过 reward 大小对应上 action 来计算 gradient, 再反向传递 gradient. 但是 ES 是扰动 神经网络中的 Parameters, 不同的 parameters 带来不同的 reward, 通过 reward 大小对应上 parameters 来按比例更新原始的 parameters.

进化啦

Tensorflow 是神经网络模块, 虽然我们今天不拿它来做神经网络, 但是首先还是需要搭建一个计算图纸, 之后再往图纸里面灌数据. 不断自动梯度下降, 提升参数. 关于正态分布, 我们从 tf 中 import MultivariateNormalFullCovariance. 之前提出的要学习的变量包括均值和均方差, 但是到了多变量的正态分布, 我们要学习的就是协方差矩阵 Covariance matrix. 如果不太了解 Covariance matrix, 你就把他想象成要学习的均方差就行, 意思差不多.

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.distributions import MultivariateNormalFullCovariance

mean = tf.Variable(tf.random_normal([2, ], 13., 1.), dtype=tf.float32)
cov = tf.Variable(5. * tf.eye(DNA_SIZE), dtype=tf.float32)
mvn = MultivariateNormalFullCovariance(loc=mean, covariance_matrix=cov)
make_kid = mvn.sample(N_POP)

我们用 mean, cov 当作要学的变量, 放入 MultivariateNormalFullCovariance 中. 这时的 mvn 就是这个多变量正态分布啦. 采样的时候呢, 我们就能用 mvn.sample(N_POP). 记住, make_kid 目前只是在计算图纸上的功能, 还没被运行, 之后调用的时候才被运行.

接下来搭建一些计算图纸上其他的东西, tfkids_fit 是将要被传入到计算图纸中的 fitness 值. tfkids 是之前 make_kid 采样出来的宝宝 DNA 们. 神经网络中有一个东西叫做误差, 有时候叫做 loss 或者 cost, 通过误差反向传递, 我们就能更新前面的 Variable 变量了. 为了变成 tf 形式, 之前的算法中 (梯度*fitness), 就相当于 mvn.log_prob(tfkids)*tfkids_fit.

tfkids_fit = tf.placeholder(tf.float32, [N_POP, ])
tfkids = tf.placeholder(tf.float32, [N_POP, DNA_SIZE])
loss = -tf.reduce_mean(mvn.log_prob(tfkids)*tfkids_fit)         # log prob * fitness
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LR).minimize(loss) # compute and apply gradients for mean and cov

在 Tensorflow 中, 初始化自变量还有一步(必须):

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

最后我们就能调用主循环来提升参数准确性了.

for g in range(N_GENERATION):
    kids = sess.run(make_kid)
    kids_fit = get_fitness(kids)
    sess.run(train_op, {tfkids_fit: kids_fit, tfkids: kids})    # update distribution parameters

这节内容如果看不太懂的话, 应该是还不是很了解 Tensorflow 的使用方法, 强烈推荐看看我的 Tensorflow 教程, 简单明了.

可视化的代码我没有在文章中体现, 如果想详细看看如何可视化, 请看到我的 Github.

下次我们来看看遗传算法和进化策略+神经网络的牛逼应用.

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    进化算法 (Evolutionary-Algorithm)