MuZero-General项目中的神经网络架构解析
2025-07-10 08:05:59作者:董灵辛Dennis
概述
MuZero-General是一个基于深度强化学习的通用算法实现,其核心在于使用神经网络模型来学习环境动态、价值评估和策略选择。本文将深入解析该项目中的神经网络架构设计,包括全连接网络和残差网络两种主要实现方式。
网络架构基础
抽象基类设计
项目定义了一个AbstractNetwork
抽象基类,所有具体网络实现都需要继承这个类并实现两个核心方法:
initial_inference(observation)
- 处理初始观测recurrent_inference(encoded_state, action)
- 处理递归推理
这种设计确保了不同网络实现具有统一的接口,便于在算法中使用。
网络工厂模式
MuZeroNetwork
类实现了工厂模式,根据配置动态创建全连接网络或残差网络:
if config.network == "fullyconnected":
return MuZeroFullyConnectedNetwork(...)
elif config.network == "resnet":
return MuZeroResidualNetwork(...)
全连接网络实现
网络结构
MuZeroFullyConnectedNetwork
实现了基于多层感知机(MLP)的MuZero网络,包含四个主要组件:
- 表示网络(representation_network):将观测编码为隐藏状态
- 动态网络(dynamics_*): 预测下一个状态和即时奖励
- 策略网络(prediction_policy_network): 预测动作概率
- 价值网络(prediction_value_network): 预测状态价值
关键技术细节
- 状态归一化:编码后的状态会被归一化到[0,1]范围,增强训练稳定性
- 动作编码:使用one-hot编码将离散动作转换为网络输入
- 支持大小:价值输出使用支持大小(support_size)参数控制分布范围
前向传播流程
-
初始推理:
- 观测→表示网络→编码状态
- 编码状态→策略/价值网络→策略和价值
- 初始奖励设为0
-
递归推理:
- 编码状态+动作→动态网络→新状态和奖励
- 新状态→策略/价值网络→策略和价值
残差网络实现
网络结构
MuZeroResidualNetwork
基于ResNet架构,包含三个主要组件:
- 表示网络(RepresentationNetwork): 使用残差块处理观测
- 动态网络(DynamicsNetwork): 预测状态转移和奖励
- 预测网络(PredictionNetwork): 输出策略和价值
关键技术细节
- 下采样模块:可选使用ResNet或CNN下采样观测
- 残差块:标准ResNet残差块设计,包含两个3x3卷积
- 通道缩减:使用1x1卷积减少通道数
- 空间维度处理:根据是否下采样调整全连接层输入尺寸
核心组件详解
-
残差块(ResidualBlock):
- 两个3x3卷积
- 批归一化和ReLU激活
- 残差连接
-
下采样模块(DownSample):
- 两级卷积下采样
- 中间包含残差块
- 最后使用平均池化
-
表示网络:
- 可选下采样
- 初始卷积+批归一化
- 多个残差块
-
动态网络:
- 卷积+批归一化
- 残差块处理
- 1x1卷积缩减通道
- 全连接输出奖励
-
预测网络:
- 残差块处理
- 并行1x1卷积缩减通道
- 全连接输出策略和价值
两种网络对比
特性 | 全连接网络 | 残差网络 |
---|---|---|
适用场景 | 低维观测 | 图像等高维观测 |
参数效率 | 较低 | 较高 |
计算效率 | 较高 | 较低 |
特征提取能力 | 弱 | 强 |
实现复杂度 | 简单 | 复杂 |
实际应用建议
- 观测类型:对于非图像观测,全连接网络通常足够;对于图像观测,应使用残差网络
- 训练资源:残差网络需要更多计算资源,但通常性能更好
- 超参数调整:全连接网络的层大小和残差网络的块数/通道数是关键超参数
总结
MuZero-General项目提供了灵活的网络架构实现,支持从简单到复杂的各种环境。理解这些网络设计对于有效使用和扩展MuZero算法至关重要。无论是全连接网络还是残差网络,都遵循了MuZero的核心设计原则,即分离表示、动态和预测功能,同时保持训练稳定性。