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李宏毅教授强化学习sparse reward课程笔记总结

Sparse Reward

在实际生活中，reward通常都非常稀疏，只对某一特定行为有reward，而其余的exploration均为0，因此agent往往难以训练

 

Reward Shaping(参考莫烦)

区别于真实环境中的reward，设计一些reward来引导agent

 

引入curiosity

李宏毅教授强化学习sparse reward课程笔记总结_第1张图片

最原始的形式：估计和实际的相差越大则reward越大(Network1需要另外训练)->鼓励冒险

李宏毅教授强化学习sparse reward课程笔记总结_第2张图片

但无法预测的状态并不一定是好的

李宏毅教授强化学习sparse reward课程笔记总结_第3张图片

利用Feature Ext将无用的信息过滤，令agent知道什么是真正重要的

*Network2的输入是∅(st) 和∅(st+1) ，并预测at ，再将其与真正的at 进行比较，希望其越接近越好

 

Curriculum Learning规划学习：从易到难

Reverse Curriculum Generation：从最终目标开始采样相近的目标，筛去离最终目标reward太大或太小的目标，接着以这些目标为中心开始下一轮采样

 

Hierarchical Reinforcement Learning：多个agent，其中一些agent用于定目标，另一些agent用于实现

上次agent的输入是上一级的愿景，输出是下一级应该怎么做

如果下层agent做不到上一层的愿景，那么上层会得到惩罚

假设下层agent完成了另一个目标，那么就将上层愿景调整为该目标

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