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...
定义势能函数的时,插入人对任务的领域知识,增加状态-行为空间奖励信号,有助于加快RL agent学习。 6. 参考文献 [1] Ng, Andrew Y., Daishi Harada, and Stuart Russell. "Policy invariance under reward transformations: Theory and application to reward shaping."ICML. Vol. 99. 1999. [2] Wiewiora, Eric...
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，执...
不过其实写这篇文章的目的并不是来说reward shaping,而是通过RS (reward shaping)来理解RL中的基本概念以及一些基本思想(value function, Q-function, policy,MDP,Bellman Equation)。所有的推导其实来源于https://www.teach.cs.toronto.edu//~csc2542h/fall/material/csc2542f16_reward_shaping.pdf。 1、考虑强化...
强化学习《奖励函数设计: Reward Shaping》详细解读 深度强化学习实验室 作者: 网易伏羲实验室 编辑:DeepRL 一、整体介绍 在强化学习中,智能体的目标被形式化表征为一种特殊信号,称为收益,它通过环境传递给智能体。在每个时刻,收益都是一个单一标量数值。非正式地说,智能体的目标是最大化其收到的总收益。这意味...
reward shapingIn addressing control problems such as regulation and tracking through reinforcement learning (RL), it is often required to guarantee that the acquired policy meets essential performance and stability criteria such as a desired settling time and steady-state error before deployment. ...
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...
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。
We observed that optimizing a policy in terms of reward does not always align with optimizing a policy for task completion, particularly when using LTL-based reward shaping. To illustrate this, we provided a toy example in our paper. The following plots illustrate the performance comparison in th...
可以应对 locomotion 和 robotic manipulation,先前的 Human-in-the-loop 方法难以应对。 可以利用人类的实时反馈(real-time human feedback)来阻止 reward exploitation。 学习难以用标准 reward function 指定的新行为。 1 intro reward shaping 是 RL 应用的大问题。sparse reward 不容易训练成功,dense reward 需要对...