Học tăng cường sâu là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Giới thiệu về học tăng cường và học sâu

Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning – DRL) là phương pháp kết hợp sức mạnh của học sâu (Deep Learning) với cơ chế ra quyết định của học tăng cường (Reinforcement Learning). Trong đó, mạng nơ-ron sâu được sử dụng để trích xuất đặc trưng từ dữ liệu phức tạp (hình ảnh, tín hiệu, trạng thái đa chiều), đồng thời học tăng cường tối ưu hóa chính sách hành động thông qua tương tác với môi trường. Kết quả là hệ thống có khả năng học chiến lược trực tiếp từ trải nghiệm mà không cần lập trình trước các quy tắc chuyên biệt.

Đặc trưng then chốt của DRL là khả năng học biểu diễn đặc trưng (representation learning) từ dữ liệu raw, giúp mở rộng phạm vi ứng dụng từ chơi game đến robot tự động, hệ thống quản lý năng lượng và tài chính. Các ứng dụng tiêu biểu bao gồm AlphaGo của DeepMind, hệ thống điều khiển robot Sawyer Learning to See và thuật toán cân bằng lưới điện thông minh. DRL không chỉ giải quyết bài toán dự báo ngắn hạn mà còn tối ưu chuỗi hành động dài hạn dựa trên hàm thưởng tích lũy.

Các thành phần cốt lõi của DRL gồm:

• Môi trường (Environment): nơi agent tác động và thu thập trạng thái.
• Agent: thực thể quyết định hành động dựa trên chính sách (policy).
• Chính sách (Policy): hàm ánh xạ từ trạng thái sang hành động, có thể là tham số hóa bởi mạng nơ-ron.
• Hàm giá trị (Value Function): đánh giá chất lượng kỳ vọng của trạng thái hoặc cặp trạng thái-hành động.
• Hàm thưởng (Reward Function): chỉ dẫn agent tối ưu hóa hành động để nhận tổng thưởng lớn nhất.

Khung Markov và bài toán tối ưu hóa

DRL được xây dựng trên nền tảng Quy trình Quyết định Markov (Markov Decision Process – MDP), đặc trưng bởi bộ tứ (S, A, P, R): tập trạng thái S, tập hành động A, xác suất chuyển tiếp P(s′|s,a) và hàm thưởng R(s,a). Mục tiêu của học tăng cường là tìm chính sách π* tối ưu sao cho tổng kỳ vọng của phần thưởng tích lũy dài hạn được cực đại hóa theo hàm:

$G_t = \sum_{k=0}^{\infty} \gamma^k r_{t+k+1},\quad 0\le\gamma<1$

Hàm giá trị hành động Qπ(s,a) được định nghĩa theo phương trình Bellman:

$Q^\pi(s,a) = \mathbb{E}_\pi\bigl[r_{t+1} + \gamma \max_{a'} Q^\pi(s_{t+1},a')\bigr]$

Trong DRL, mạng nơ-ron được sử dụng để xấp xỉ hàm giá trị Q hoặc biểu diễn chính sách π trực tiếp. Việc tối ưu hóa tham số θ của mạng thường sử dụng thuật toán giảm dốc ngẫu nhiên (stochastic gradient descent) dựa trên hàm mất mát (loss) được xây dựng từ sai số Bellman hoặc hàm lợi ích chính sách.

Kiến trúc mạng nơ-ron trong DRL

Kiến trúc mạng nơ-ron trong DRL thường bao gồm các lớp tích chập (Convolutional Neural Network – CNN) để xử lý dữ liệu ảnh hoặc tín hiệu không gian, cũng như mạng đa lớp (Multi-Layer Perceptron – MLP) cho vector trạng thái nhỏ gọn. Trong những bài toán có tính chuỗi thời gian hoặc phụ thuộc lịch sử dài, mạng hồi tiếp (Recurrent Neural Network – RNN) và biến thể LSTM/GRU được sử dụng để duy trì thông tin trạng thái qua các bước thời gian.

Thiết kế đầu ra của mạng phụ thuộc vào phương pháp DRL:

• DQN: mạng đầu ra Q-values cho mỗi hành động.
• Policy Gradient / Actor-Critic: mạng Actor xuất ra xác suất hành động (policy logits); mạng Critic xấp xỉ giá trị trạng thái hoặc giá trị hành động.

Ví dụ cấu hình CNN-DQN tiêu biểu:

Thuật toán DQN và biến thể

Deep Q-Network (DQN) là thuật toán tiên phong áp dụng mạng CNN để xấp xỉ hàm Q trong môi trường game Atari. DQN khắc phục sự không ổn định của Q-learning khi kết hợp mạng nơ-ron bằng hai kỹ thuật chính:

1. Experience Replay: lưu trữ bộ nhớ kinh nghiệm D = {(s,a,r,s′)} trong buffer; khi cập nhật, lấy mẫu ngẫu nhiên để giảm tương quan dữ liệu.
2. Target Network: duy trì mạng mục tiêu với tham số θ− cập nhật chậm so với mạng chính θ để ổn định giá trị mục tiêu.

Biến thể nâng cao của DQN bao gồm:

• Double DQN: giảm quá ước lượng Q bằng cách tách hành động chọn từ mạng chính và đánh giá từ mạng mục tiêu.
• Dueling DQN: tách mạng thành hai nhánh ước tính giá trị trạng thái V(s) và lợi thế A(s,a), sau đó kết hợp để tính Q(s,a).
• Prioritized Experience Replay: ưu tiên lấy mẫu những kinh nghiệm có độ lỗi Bellman lớn nhằm cải thiện tốc độ hội tụ.

Tham khảo chi tiết thuật toán và đánh giá hiệu suất tại Mnih et al., Nature 2015.

Chính sách gradient và actor-critic

Chính sách gradient (Policy Gradient) trực tiếp tối ưu hóa chính sách πθ(a|s) bằng cách lấy đạo hàm hàm lợi ích J(θ) theo tham số θ. Phương pháp REINFORCE sử dụng mẫu thu được từ tương tác để cập nhật θ theo công thức:

$\nabla_{\theta}J(\theta) \approx \mathbb{E}_{\pi_\theta}\bigl[\nabla_\theta \log \pi_\theta(a|s)\,G_t\bigr]\n$

Actor-Critic kết hợp ưu điểm của policy gradient và value-based: “actor” cập nhật chính sách và “critic” ước lượng hàm giá trị Vϕ(s). Cập nhật actor dựa trên sai số temporal-difference δ:

$\delta_t = r_{t+1} + \gamma V_\phi(s_{t+1}) - V_\phi(s_t)\n$

Khám phá và khai thác (Exploration vs. Exploitation)

Cân bằng giữa khám phá (exploration) và khai thác (exploitation) quyết định hiệu quả hội tụ. Chiến lược ε-greedy đơn giản giữ xác suất ε ngẫu nhiên chọn hành động mới; Boltzmann (softmax) phân phối chọn theo xác suất tỷ lệ lợi ích.

Trong policy-gradient, entropy regularization thêm vào hàm mất mát để khuyến khích khám phá:

$L(\theta) = -\mathbb{E}[\log\pi_\theta(a|s)A(s,a)] - \beta\,\mathcal{H}(\pi_\theta(\cdot|s))\n$

Ưu tiên khám phá có thể cải thiện độ ổn định và tránh local optimum, nhưng cần điều chỉnh β hợp lý để không làm giảm tốc độ hội tụ.

Học đa tác vụ và học liên tục

DRL đa tác vụ (Multi-task DRL) cho phép chia sẻ biểu diễn và chính sách giữa nhiều môi trường khác nhau. Transfer learning tái sử dụng trọng số đã huấn luyện, giảm thời gian học cho nhiệm vụ mới. Meta-learning (RL^2, MAML) tối ưu hóa khả năng học nhanh qua nhiều bài toán.

Học liên tục (Continual Learning) giải quyết hiện tượng quên lãng thảm họa (catastrophic forgetting) khi cập nhật chính sách cho nhiệm vụ mới. Các biện pháp như replay buffer đa nhiệm, regularization (EWC) và kiến trúc mạng động (Progressive Nets) giúp duy trì hiệu năng trên các tác vụ trước.

Ứng dụng thực tiễn

DRL đã vượt ra khỏi phòng thí nghiệm để ứng dụng trong nhiều lĩnh vực:

• Game: AlphaGo, AlphaZero sử dụng MCTS kết hợp DRL để đánh bại cao thủ cờ vây.
• Robot: OpenAI Five và các cánh tay robot học tương tác để thực hiện thao tác phức tạp.
• Tài chính: tối ưu hóa giao dịch thuật toán dựa trên lịch sử giá và chỉ số kỹ thuật.
• Hệ thống năng lượng: cân bằng lưới điện, điều phối lưu trữ pin theo nhu cầu và sản lượng tái tạo.

Một số hệ thống còn được triển khai tại quy mô công nghiệp như drone giao hàng tự động và xe tự lái thử nghiệm trên đường công cộng.

Thách thức và hướng nghiên cứu

DRL vẫn đối mặt nhiều khó khăn: sample efficiency thấp, yêu cầu lượng dữ liệu lớn và chi phí tính toán cao. Việc hội tụ ổn định còn phụ thuộc mạnh vào thiết kế hàm mất mát, siêu tham số và kỹ thuật cập nhật mục tiêu.

Môi trường thực thường không phải MDP hoàn hảo, chứa noise, trễ quan sát và đa tác nhân. Sim-to-real chuyển giao từ mô phỏng sang thế giới thật là hướng nghiên cứu quan trọng, sử dụng kỹ thuật domain randomization và học ngược (inverse RL).

Tài liệu tham khảo

• Mnih, V., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518, 529–533. https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf
• Schulman, J., et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv:1707.06347.
• Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529, 484–489.
• Li, Y. (2017). Deep Reinforcement Learning: An Overview. arXiv:1701.07274.
• DeepMind. (2020). Deep Reinforcement Learning at the Edge of the Statistical Precipice. https://deepmind.com/research/publications/deep-reinforcement-learning-edge-statistical-precipice