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我正在使用基线算法实施 REINFORCE，但我对折扣奖励功能有疑问。

我实现了这样的折扣奖励功能：

  def disc_r(rewards):
        r = np.zeros_like(rewards)
        tsteps = range(len(rewards)) #timesteps
        sum_reward = 0
        for i in reversed(tsteps):
            sum_reward = rewards[i] + gamma*sum_reward
            r[i] = sum_reward
            print(r[i])
        return r - np.mean(r)

因此，例如，对于折扣因子和它给出gamma = 0.1的奖励：rewards = [1,2,3,4]

r = [1.234, 2.34, 3.4, 4.0]

根据 return G的表达式，这是正确的：

回报是折扣奖励的总和：G = discount_ factor * G + reward

但是，在这里我的问题是，我从 Towards Data Science https://towardsdatascience.com/learning-reinforcement-learning-reinforce-with-pytorch-5e8ad7fc7da0找到了这篇文章，他们在其中定义了相同的函数，如下所示：

def discount_rewards(rewards, gamma=0.99):
    r = np.array([gamma**i * rewards[i] for i in range(len(rewards))])
    # Reverse the array direction for cumsum and then revert back to the original order
    r = r[::-1].cumsum()[::-1]
    print(r)
    return r — r.mean()

计算相同gamma = 0.1并给出奖励rewards = [1,2,3,4]：

r = [1.234, 0.234, 0.034, 0.004]

但是这里看不到流程，好像不符合G的规则……

有人知道第二个函数发生了什么以及为什么它也可能是正确的（或者在哪些情况下可能......）？

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我可以确认第二个功能不正确。一个更正的版本，它使用 numpy 并且比你的第一个函数更有效：

def discount_rewards(rewards, gamma):
    t_steps = np.arange(rewards.size)
    r = rewards * gamma**t_steps
    r = r[::-1].cumsum()[::-1] / gamma**t_steps
    return r

另外，在我看来，您的第一个功能也不正确。为什么要在 return 语句中减去平均值？并且要小心初始化，r = np.zeros_like(rewards, dtype=float)否则 numpy 可能会将其视为整数向量并计算结果。

于 2020-12-11T15:23:11.060 回答