Formation IA pour jouer à Super Mario Bros ! || Apprentissage par renforcement de A à Z

Formation IA pour jouer à Super Mario Bros ! || Apprentissage par renforcement de A à Z

Sommaire

• Introduction
• Comprendre l'apprentissage par renforcement
• Les bases de l'apprentissage par renforcement
• Les concepts clés de l'apprentissage par renforcement
  • Agent
  • Environnement
  • État
  • Action
  • Récompense
  • Politique
  • Fonction de valeur
  • Fonction d'action-valeur
• L'approche epsilon-greedy
• Le tampon de relecture (replay buffer)
• L'approximation de la fonction d'action-valeur par un réseau neuronal
• La mise en place de l'algorithme Double Deep Q-Network (DDQN)
• Implémentation de l'algorithme DDQN
• Entraînement du modèle
• Résultats et conclusion

📑 Introduction

Avez-vous déjà Imaginé un ordinateur capable de jouer à Super Mario Bros sans connaître les mécanismes internes du jeu ? C'est exactement ce que l'apprentissage par renforcement permet de réaliser. Dans cet article, nous allons explorer l'un des algorithmes les plus passionnants de l'apprentissage par renforcement : le réseau de neurones à double Q (Double Deep Q-Network ou DDQN). Nous allons découvrir les bases de l'apprentissage par renforcement, les concepts clés, ainsi que l'implémentation étape par étape de l'algorithme DDQN en utilisant PyTorch. Préparez-vous à être impressionné par la magie de l'apprentissage automatique et à plonger dans l'univers fascinant de Super Mario Bros !

🎮 Comprendre l'apprentissage par renforcement

Avant de plonger dans les détails de l'algorithme DDQN, il est important de comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage par renforcement. L'apprentissage par renforcement est une branche de l'apprentissage automatique qui vise à apprendre à un agent à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Contrairement à l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage par renforcement se base sur le principe de récompense. L'agent apprend à maximiser ses récompenses en prenant les bonnes actions dans chaque état de son environnement.

🌟 Les bases de l'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement repose sur plusieurs composants clés : l'agent, l'environnement, l'état, l'action et la récompense. L'agent est l'acteur principal de l'apprentissage par renforcement. Il prend des décisions en fonction des informations qu'il reçoit de son environnement. L'environnement est le monde dans lequel l'agent évolue. Il peut s'agir d'un jeu vidéo, d'une simulation ou même du monde réel. L'état représente la situation actuelle de l'agent dans son environnement. C'est à partir de cet état que l'agent prendra une décision. L'action représente la décision prise par l'agent. La récompense est le retour d'information que reçoit l'agent après avoir pris une action. Elle permet à l'agent de savoir si son action était bonne ou mauvaise.

💡 Les concepts clés de l'apprentissage par renforcement

Maintenant que nous avons compris les bases de l'apprentissage par renforcement, explorons certains concepts clés qui sont essentiels à cette technique.

😺 Agent

L'agent est l'entité qui interagit avec l'environnement et prend des décisions. Dans notre cas, l'agent sera un réseau neuronal qui contrôle Mario, le personnage du jeu Super Mario Bros. L'objectif de l'agent est de maximiser ses récompenses en prenant les bonnes actions dans chaque état du jeu.

🌍 Environnement

L'environnement est le monde dans lequel évolue l'agent. Dans notre cas, l'environnement sera le niveau 1-1 de Super Mario Bros. Il représente le décor, les ennemis, les obstacles et tous les éléments que Mario peut rencontrer.

🎮 État

L'état représente la situation actuelle de l'agent dans son environnement. Dans notre cas, l'état est un instantané de quatre images consécutives du jeu. Ces images sont utilisées pour donner à l'agent une Perception du mouvement dans le jeu.

⚡️ Action

L'action représente la décision prise par l'agent à partir de son état actuel. Dans notre cas, l'agent peut choisir parmi cinq combinaisons de boutons pour interagir avec le jeu : ne rien faire, se déplacer vers la droite, sauter, sauter plus haut et se déplacer plus rapidement.

🎁 Récompense

La récompense est le retour d'information que reçoit l'agent après avoir pris une action. Dans notre cas, nous attribuons une récompense positive à l'agent chaque fois qu'il avance vers la droite dans le jeu. Nous lui attribuons également une récompense négative s'il meurt ou s'il reste immobile pendant trop longtemps. L'objectif de l'agent est de maximiser ses récompenses au fil du temps.

🕵️‍♀️ Politique

La politique est la stratégie qui guide les décisions prises par l'agent. Dans notre cas, nous utilisons une approche epsilon-greedy pour choisir les actions. Cela signifie que l'agent explore de nouvelles actions avec une probabilité epsilon, et choisit l'action ayant la valeur Q la plus élevée avec une probabilité de 1 - epsilon.

👍 Fonction de valeur

La fonction de valeur est une mesure de la "qualité" d'un état donné pour un agent. Elle est utilisée pour guider les décisions de l'agent en lui indiquant quels états sont plus intéressants à atteindre. Dans notre cas, nous utiliserons une fonction de valeur appelée la fonction d'action-valeur.

🏅 Fonction d'action-valeur

La fonction d'action-valeur est une généralisation de la fonction de valeur qui prend également en compte l'action prise par l'agent. Elle mesure la "qualité" d'une paire état-action. Dans notre cas, nous approximons cette fonction d'action-valeur à l'Aide d'un réseau neuronal pour permettre à notre agent de prendre des décisions optimales dans chaque état du jeu.

🐝 L'approche epsilon-greedy

Maintenant que nous avons une meilleure compréhension des concepts clés de l'apprentissage par renforcement, explorons en détail l'approche epsilon-greedy utilisée pour guider les décisions de notre agent.

L'approche epsilon-greedy est une stratégie simple mais efficace pour équilibrer l'exploration et l'exploitation dans l'apprentissage par renforcement. L'idée est que l'agent explore de nouvelles actions avec une probabilité epsilon, et choisit l'action ayant le plus haut retour (valeur Q) avec une probabilité de 1 - epsilon.

Au début de l'entraînement, nous voulons encourager l'exploration, donc nous fixons la valeur d'epsilon à 1. Cela signifie que l'agent choisira ses actions de manière aléatoire une grande partie du temps. Au fur et à mesure que l'agent apprend et accumule des connaissances sur son environnement, nous diminuons progressivement la valeur d'epsilon à l'aide d'un taux de décroissance epsilon decay. Cela permet à l'agent de devenir de plus en plus exploiteur, c'est-à-dire de choisir les actions qu'il estime être les meilleures au fur et à mesure qu'il devient plus compétent dans le jeu.

Il est important de noter que même lorsque l'agent est devenu principalement exploiteur, nous maintenons une petite probabilité d'exploration, définie par une valeur seuil epsilon min. Cela garantit que l'agent reste ouvert aux nouvelles stratégies et ne reste pas coincé dans un minimum local.

📦 Le tampon de relecture (replay buffer)

Un autre concept clé de l'apprentissage par renforcement est le tampon de relecture, également connu sous le nom de replay buffer. Le tampon de relecture est une mémoire utilisée pour stocker et réutiliser les expériences passées de l'agent. Il résout deux problèmes importants de l'apprentissage par renforcement : la corrélation séquentielle et l'inefficacité des données.

La corrélation séquentielle se produit lorsque les expériences consécutives dans l'environnement sont fortement liées. Cela peut conduire à une instabilité lors de l'entraînement du modèle. Pour atténuer cette corrélation, nous échantillonnons aléatoirement les expériences du tampon de relecture plutôt que de les utiliser dans l'ordre séquentiel.

L'inefficacité des données se produit lorsque nous récoltons des expériences mais ne les utilisons qu'une seule fois. En stockant ces expériences dans le tampon de relecture, nous pouvons les réutiliser à plusieurs reprises pour entraîner notre modèle, ce qui améliore l'efficacité de notre apprentissage.

Le tampon de relecture est généralement implémenté en utilisant une mémoire tampon circulaire, où les nouvelles expériences remplacent les anciennes lorsque le tampon est plein. Nous mémorisons les états, actions, récompenses, prochains états et drapeaux d'achèvement dans le tampon de relecture, puis nous échantillonnons ces expériences lors de l'apprentissage pour former notre modèle.

🧠 L'approximation de la fonction d'action-valeur par un réseau neuronal

Maintenant que nous avons une compréhension solide des concepts clés de l'apprentissage par renforcement, passons à l'approximation de la fonction d'action-valeur à l'aide d'un réseau neuronal.

Dans notre cas, nous allons utiliser un réseau neural convolutionnel (CNN) pour approximer la fonction d'action-valeur. Le CNN est un type de réseau neuronal qui excelle dans l'extraction de caractéristiques visuelles significatives à partir de ses entrées. Dans notre cas, les entrées du réseau seront des images des états du jeu.

Notre réseau sera composé de trois couches de convolution suivies de deux couches linéaires. La forme d'entrée du réseau sera de 4x84x84, correspondant à nos états qui sont des instantanés de 4 images consécutives du jeu. Le nombre de neurones dans la couche de sortie sera de 5, correspondant au nombre d'actions que notre agent peut prendre dans le jeu.

Pour entraîner notre réseau, nous utiliserons l'optimiseur Adam et la fonction de perte du moindre carré (mean squared error loss). Cette fonction de perte mesure la différence entre nos valeurs d'action-valeur prédites et nos valeurs cibles (basées sur les récompenses réelles).

🚀 La mise en place de l'algorithme Double Deep Q-Network (DDQN)

Maintenant que nous avons compris les étapes clés de l'apprentissage par renforcement et de l'approximation de la fonction d'action-valeur par un réseau neuronal, nous pouvons passer à l'explication de l'algorithme Double Deep Q-Network (DDQN) lui-même.

Le DDQN est une amélioration de l'algorithme Q-Learning classique qui résout le problème de la surestimation des valeurs Q. Dans le Q-Learning, nous utilisons une seule fonction d'action-valeur pour estimer la qualité de chaque paire état-action. Cependant, cela peut entraîner une surestimation des actions qui ont une valeur Q élevée mais qui ne sont en réalité pas si bonnes.

Le DDQN résout ce problème en utilisant deux réseaux neuronaux : un réseau en ligne (online network) et un réseau cible (target network). Le réseau en ligne est utilisé pour choisir les actions, tandis que le réseau cible est utilisé pour estimer les valeurs cibles utilisées pour l'apprentissage.

Le réseau en ligne est mis à jour à chaque itération de l'apprentissage, tandis que le réseau cible est synchronisé avec le réseau en ligne à des intervalles réguliers (définis par le paramètre de synchronisation du réseau cible). Cela garantit que les estimations de la valeur Q proviennent d'un réseau "plus fiable" et réduit la surestimation des valeurs Q.

L'algorithme DDQN suit globalement les mêmes étapes que l'algorithme Q-Learning classique, mais utilise les deux réseaux neuronaux et le tampon de relecture pour l'apprentissage par lot des expériences passées.

👨‍💻 Implémentation de l'algorithme DDQN

Maintenant que nous avons une compréhension approfondie de l'algorithme DDQN, il est temps de l'implémenter en utilisant PyTorch.

Premièrement, nous allons définir notre environnement en utilisant la bibliothèque gym et le wrapper JoypadSpace. Ensuite, nous allons créer notre réseau neuronal à l'aide de PyTorch. Notre modèle sera un réseau convolutionnel avec plusieurs couches convolutives et linéaires. Une fois que notre modèle est prêt, nous pouvons passer à la mise en place de notre agent.

Notre agent utilisera un tampon de relecture pour stocker les expériences passées, une fonction choose_action pour choisir les actions, une fonction store_in_memory pour stocker les expériences dans le tampon de relecture et une fonction learn pour mettre à jour le réseau neuronal à partir des expériences échantillonnées dans le tampon de relecture.

Nous définirons également les hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, le facteur de remise, la valeur d'epsilon, le taux de décroissance d'epsilon, etc. Ces hyperparamètres peuvent être ajustés pour obtenir de meilleurs résultats selon le problème spécifique que vous essayez de résoudre.

Une fois que notre agent est prêt, nous pouvons passer à l'entraînement du modèle et à l'évaluation finale des performances de notre agent dans le jeu Super Mario Bros. Avec suffisamment d'entraînement, nous espérons que notre agent sera en mesure de terminer avec succès le niveau 1-1 du jeu.

🏆 Résultats et conclusion

Félicitations ! Vous venez de découvrir l'algorithme DDQN et son implémentation pour entraîner un agent à jouer à Super Mario Bros. Nous avons exploré les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, y compris les composants de base tels que l'agent, l'environnement, l'état, l'action et la récompense. Nous avons également examiné des concepts plus avancés tels que l'approche epsilon-greedy, le tampon de relecture et l'approximation de la fonction d'action-valeur par un réseau neuronal.

L'apprentissage par renforcement est une branche fascinante de l'apprentissage automatique, et le DDQN est un algorithme puissant qui permet à un agent de prendre des décisions optimales dans un environnement donné. Entraîner un agent à jouer à Super Mario Bros est un exemple convaincant de l'efficacité de l'apprentissage par renforcement.

J'espère que cet article vous a donné un aperçu intéressant de l'apprentissage par renforcement et que vous vous sentez inspiré pour explorer davantage cette discipline passionnante. N'hésitez pas à consulter les ressources supplémentaires que nous avons fournies dans la description de la vidéo pour approfondir vos connaissances.

Amusez-vous bien à jouer à Super Mario Bros avec votre tout nouvel agent d'apprentissage par renforcement !