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 demons
听说的一些比较有意思的案例有,用强化学习模仿作画,结果agent学会了白色大笔一挥,然后用小黑笔不断在画布上戳,以此刷分;还有用强化学习让机器人学习叠积木,把奖励设计在积木的底面高度上,结果机器人学会了把积木直接打翻成底面向上,就拿到了奖励。 而在实际工程中,即使没有出现agent刷分这样糟糕的情形,为了算法的...
结论是reward shaping修改了奖励函数而保证最优策略不变。但是很多奖励函数的设置，往往根据自己对环境的理...
在RL中将类似这样的想法成为reward shaping。 再讲一个具体的例子,比如用RL学习训练一个actor,让它来玩射击对战游戏,原始的对action设置reward的方法是,一局游戏结束之后(被打死了)用游戏结果作为reward,这样做一来拿到数据结果要很长时间,二来得到的reward是稀疏的,因为过程中的大部分动作不能直接拿到reward,可想而...
“塑造奖励”(Shaping reward)是一个主要用于行为心理学和强化学习领域的技术。它通过对目标行为或结果的逐步接近进行强化,逐渐通过奖励越来越接近目标的行为来“塑造”最终的行为。 以下是塑造奖励常见的两个应用场景: 行为心理学中: 塑造用于训练动物或人类执行复杂行为。训练者不会等待完整的行为自然发生,而是对逐步...
机器学习-55-RL-Sparse Reward(强化学习-稀疏奖励:Reward Shaping,Curriculum Learning,Hierarchical RL),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
“塑造奖励”(Shaping reward)是一个主要用于行为心理学和强化学习领域的技术。它通过对目标行为或结果的逐步接近进行强化,逐渐通过奖励越来越接近目标的行为来“塑造”最终的行为。 以下是塑造奖励常见的两个应用场景: 行为心理学中: 塑造用于训练动物或人类执行复杂行为。训练者不会等待完整的行为自然发生,而是对逐步...
强化学习（RL）是解决马尔科夫决策过程（MDP）下的连续决策问题的途径。经典算法如Q-learning通过更新值函数以优化策略。然而，RL面临的一个挑战是稀疏奖励问题，大部分任务的state-action空间中，奖励信号频繁为零。这导致算法收敛缓慢，需要大量样本与环境交互才能达到最优解。在MDP中，假设从状态s出发，...
奖励塑造(reward shaping)是一种用于丰富奖励函数的技术,使智能体更容易学习 —— 例如,通过提供更密集的奖励。然而,设计不当的奖励塑造机制可能会改变最优策略的轨迹。设计有效的奖励塑造机制本质上是困难的。与其责怪奖励函数设计不良,更准确地说,应该承认,由于任务本身的复杂性、部分可观察状态、考虑的多个维度以及...
为解决上述问题，引入逆向强化学习（IRL）。IRL 通过分析专家行为，自动学习出一个奖励函数，以此优化模型决策。这一过程基于一个关键原则：专家总是最优的。IRL 中，模型（actor）与环境互动，生成轨迹；随后定义奖励函数，使得专家轨迹得分高于模型轨迹。模型通过优化，逐渐接近专家行为。IRL 类似于生成对抗...