本文は TorchRL の学習ノートです。相対パスは変更されません。見出しもできるだけ変更しません。
キーコンポーネント#
TorchRL（PyTorch 強化学習ライブラリ）には、6 つのキーコンポーネントがあり、強化学習モデルの構築とトレーニングに重要な役割を果たしています。以下に各コンポーネントの簡単な説明を示します：
-
environments（環境）：環境は、エージェントが外部の世界と対話するためのモデルを指します。強化学習では、環境はエージェントが観測できる状態、取ることができるアクション、およびアクションの実行後の報酬フィードバックを定義します。例えば、OpenAI Gym の CartPole や Atari ゲームなどのクラシックな強化学習環境があります。TorchRL では、環境モジュールは環境との対話を提供し、通常、状態空間やアクション空間などの環境の情報を含みます。
-
transforms（変換）：変換は、環境の状態を前処理または変換する操作です。例えば、元のピクセル画像を特徴ベクトルに変換して、ニューラルネットワークモデルで処理できるようにすることができます。変換は、環境内の重要な特徴を抽出するのに役立ち、より効率的な学習が可能になります。TorchRL では、変換モジュールは環境の状態を処理するための一連の事前定義された変換関数を提供します。
-
models（モデル）：モデルにはポリシーモデルと価値関数モデルが含まれ、エージェントのポリシーと価値関数を表します。ポリシーモデルは、与えられた状態でエージェントが選択するアクションの確率分布を定義し、価値関数モデルは状態の値または状態 - アクションペアの値を推定するために使用されます。TorchRL では、モデルモジュールはポリシーモデルと価値関数モデルを構築するための一連の事前定義されたニューラルネットワークモデルを提供します。
-
loss modules（損失モジュール）：損失モジュールは、強化学習アルゴリズムの損失関数を定義し、モデルの予測値と真の値の間の差を測定し、勾配降下法を使用してモデルパラメータを更新します。TorchRL では、損失モジュールはポリシーの損失と価値関数の損失を含む一連の事前定義された損失関数を提供します。
-
data collectors（データコレクター）：データコレクターは、環境からデータを収集し、経験再生バッファにデータを保存してモデルのトレーニングに使用します。データコレクターは通常、ランダムサンプリング、優先度サンプリングなどの異なるサンプリング戦略を実装して、データの利用効率を向上させます。TorchRL では、データコレクターモジュールはトレーニングプロセス中に環境からデータを収集するための一連の事前定義されたデータコレクターを提供します。
-
replay buffers（経験再生バッファ）：経験再生バッファは、環境から収集したデータを保存し、モデルのトレーニングに使用します。経験再生バッファは通常、固定サイズを持ち、データを管理するために循環キューを使用します。TorchRL では、経験再生バッファモジュールは、単純な配列バッファ、優先度経験再生バッファなどの一連の事前定義された経験再生バッファを提供します。
強化学習のトレーニングプロセス#
トレーニングプロセスには、いくつかの重要なステップが含まれます：
-
ハイパーパラメータの定義：まず、トレーニングプロセスで使用する一連のハイパーパラメータを定義する必要があります。ハイパーパラメータには、学習率、バッチサイズ、オプティマイザのタイプなどが含まれます。
-
環境の作成：次に、エージェントと外部世界の対話をシミュレートするために、環境またはシミュレータを作成します。TorchRL が提供するラッパーや変換器を使用して、モデルと対話するための環境を作成することができます。
-
ポリシーネットワークと価値関数モデルの設計：ポリシーネットワークと価値関数モデルは、強化学習の 2 つのキーコンポーネントです。ポリシーネットワークは、与えられた状態でエージェントが選択するアクションの確率分布を決定するために使用されます。一方、価値関数モデルは、状態または状態 - アクションペアの値を推定するために使用されます。これらのモデルは、トレーニングの前に設定する必要があります。
-
経験再生バッファとデータローダーの作成：経験再生バッファは、エージェントが環境との対話中に収集した経験データを保存するために使用されます。一方、データローダーは、経験再生バッファからデータをロードし、トレーニングに使用するために準備します。
-
トレーニングループの実行と結果の分析：最後に、トレーニングループを実行し、トレーニングプロセス中の結果を分析します。トレーニング回数の増加に伴うモデルのパフォーマンスの変化や、タスクの解決能力などを観察することができます。