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Lecture 5 - DDPG and SAC

Downside degli off-policy methods: non sampe-efficient: se collezionare dati è costoso, non sono metodi ideali

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

Osservazioni:

• si aggiunge rumore per esporazione: la policy in questo algoritmo può essere deterministica
• si può stimare $Q$ con Monte Carlo o con Bootstrap: nell'immagine, bootstrap 1-step
• si ottimizza la policy: si shifta la policy in modo che il Q value venga migliorato
• in DDPG non si usa il likelihood-ratio, ma il Q value
• introducendo un replay buffer e idee di DQN si può aumentare stabilità
• si usa una versione con lag (Polyak-averaging) di $Q_\phi$ e $\pi_\theta$ per calcolare la stima $\hat{Q}$

$$ \hat{Q}_t = r_t + \gamma Q_{\phi'}(s_{t+1}, \pi_{\theta'}(s_{t+1})) $$

Vantaggio: DDPG è più sample efficient di TRPO e PPO.

Svantaggio: spesso non è stabile.

Soft Actor Critic (SAC)

Vantaggi:

• aggiunge entropia alla funzione obiettivo di DDPG: maximum-entropy formulation
• milgiore eplorazione e meno overfitting della policy su variazioni della Q-function

Soft policy iteration:

1. soft policy evaluation: fissando la policy, si fa un Bellman backup fino alla convergenza a $Q^\pi \ \equiv$ passo di SGD per minimizzare il Bellman residual

$$ Q(s,a) = r(s,a) + E_{s' \sim p_s, a' \sim \pi}[Q(s',a') \underbrace{- \log \pi(a'\vert s')}_{\text{entropy term}}] $$

2. soft policy improvement: aggiorna la policy tramite proiezione di informazione. Si avrà $Q^{\pi_{new}} \ge Q^{\pi_{old}} \ \equiv$ passo di SGD per minimizzare la KL-divergence

$$ \pi_{new} = \arg \min_{\pi'} D_{KL} \left( \pi'(\cdot \vert s) \left\Vert \frac{1}{Z} \exp Q^{\pi_{old}} (s, \cdot )\right. \right) $$

3. esegui un'azione nell'ambiente e ripeti

Funzione obiettivo:

$$ J(\pi)=\sum_{t=0}^T E_{(s_t,a_t) \sim \rho_\pi} [ r(s_t, a_t) + \alpha H(\pi(\cdot \vert s_t))] $$

Equazioni di update di V-value, Q-value, policy $\pi$:

$$ \begin{aligned} J_V(\psi) &= E_{s_t \sim D} \left[ \frac{1}{2} (V_\psi(s_t) - E_{a_t \sim \pi_\phi}[Q_\theta(s_t,a_t)-\log \pi_\theta (a_t\vert s_t)])^2 \right]\\ \hat{Q}(s_t,a_t) &=r(s_t,a_t) + \gamma E_{s_{t+1} \sim p} [V_{\overline{\psi}}(s_{t+1})]\\ J_\pi(\psi) &= E_{s_t \sim D} \left[ D_{KL} \left( \pi_\phi (\cdot \vert s_t) \left\Vert \frac{\exp( Q_\theta(s_t, \cdot))}{Z_\theta(s_t)} \right. \right) \right] \end{aligned} $$

Osservazione: SAC ha delle ottime learning curves nei robot reali, nei quali i dati sono estratti ad un rateo più basso quindi serve estrarre più informazioni possibili.