1、基于reward shaping的理论以及近几年来的改进,可以看到reward shaping工作的基础都是针对每一个(s_t,a_t)进行奖励修正,增加一个额外的奖励,但增加的动机各有不同; 2、在RND和NGU中,reward shaping增加的intrinsic reward的出发点都是为了让智能体能够更好地exploration;HindSight则是直接从long-term credit assi...
用了shaping only,将Vθ直接用于reward shaping,在离散cartpoles上用了DQN(meta-training阶段),之后用DDPG作为在连续carpole上的deterministic policy network(符合有不同动作空间的meta-test任务的情况)。
Reward Shaping via Meta-Learning Wiewiora E, Cottrell G W, Elkan C. Principled methods for advising reinforcement learning agents[C]//Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML-03). 2003: 792-799. Devlin S M, Kudenko D. Dynamic potential-based reward shaping[C...
这种方法的思想很简单,上面第三种方法已经提供了将任意的奖励函数转换为Potential-based Reward Shaping 的方法,而逆强化学习又可以从专家数据中学习奖励函数,所以很自然的 直接将逆强化学习学到的奖励函数转换一下 Suay H B, Brys T, Taylor M E, et al. Learning from demonstration for shaping through inverse...
奖励塑造(Reward Shaping): 为了确保层次结构的有效性,框架将方面特定奖励转换为正值,以激励模型超过某个阈值以获得更高的回报。 应用和验证(Application and Validation): 论文通过在长文本问答(QA)和机器翻译(MT)任务中的应用来验证ALARM框架的有效性。
强化学习论文——Policy invariance under reward transformations: Theory and application to reward shaping,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
例如,在吴恩达等人于 1999 年发表的论文《Policy invariance under reward trasnsforamtions: Theory and application to reward shaping》中,作者研究了如何修改马尔可夫决策过程(MDP)中的奖励函数,以使最优策略保持不变。他们发现线性变换是有效的。 虚假相关性 ...
reward shaping 是 RL 应用的大问题。sparse reward 不容易训练成功,dense reward 需要对 agent 状态进行密集地观测。 尽管可以密集观测 agent 状态,但由于 reward exploitation,可能仍然很难构建合适的 reward function。 reward exploitation 指的是 agent 使用意想不到的方式达成高 reward(hack 了 reward function)。
lander 游戏是强化学习问题中常使用的一个游戏场景,不同人对该问题都设置了不同的reward function,一直也没有对该游戏的各种reward function的设计做一个记录,正好看视频看到了一个该游戏的reward function的设计,这里mark下。 资料来源: https://www.youtube.com/watch?v=0R3PnJEisqk ...
强化学习论文 Action Space Shaping in Deep Reinforcement Learning 阅读 Reinforcement Learning with Augmented Data 阅读 CURL: Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning 阅读 Deep TAMER: Interactive Agent Shaping in High-Dimensional State Spaces 阅读 RLHF 技术笔记 热门文章 1i...