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...
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...
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...
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...
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，...
我们将在这篇文章中说两个重要的概念,一个是reward shaping,还有一个是Learning from Demonstration。 Reward Shaping 现在有一个问题,就是说倘若rtrt在绝大多数情况下都是0的时候该怎么办?也就是说,在游戏中,有可能对于绝大多数的AA都有可能是0,其对应的动作我们就可能不知道它是好是坏。比如下围棋,在绝...
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。
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。
Reward shapingReinforcement learning (RL) algorithms have received a lot of attention in recent years. However, relatively little work has been dedicated to analysing RL problems; which are thought to contain unique challenges, such as sparsity of the reward signal. Reward shaping is one approach ...
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...