虽然这并不是真正的 reward,而是其他人骗他的reward,告诉他说你采取这个 action 是好的。 Reward shaping 的概念是一样的,简单来说,就是你自己想办法design 一些 reward,它不是环境真正的 reward。 在玩Atari 游戏里面,真的 reward 是游戏主机给你的 reward,但你自己去设计一些 reward 好引导你的 machine,做你...
Sparse Reward指的就是agent可能在未来的一段时间内就算做了有利于成功的动作,也不会及时得到正面反馈的这样一种问题和现象。 针对Sparse Reward这个问题,主要有三种方法:Reward Shaping、Curriculum Learning、Hierarchical Reinforcement Learning。 Reward Shaping 我们给中间一些比较好的步骤定义reward,使得agent能够按照我们...
1、稀疏矩阵 实际上agent进行学习的时候,多数的时候是没有办法得到reward的。那在没有办法得到reward的情况下,训练agent是非常困难的。举例来说,假设你要训练一个机器手臂使用螺丝起子把螺丝钉栓进去,因为你知道一开始agent是什么都不知道的,它唯一能够做不同的action的原因是exploration。只有随机到,它把螺丝起子捡起...
李宏毅深度强化学习Sparse Reward4 强化学习算法在被引入深度神经网络后,对大量样本的需求更加明显。如果智能体在与环境的交互过程中没有获得奖励,那么该样本在基于值函数和基于策略梯度的损失中的贡献会很小。 针对解决稀疏奖励问题的研究主要包括:1 Reward Shaping:奖励设计与学习 经验回放机制 探索与利用 ...
Lee Hung-yi强化学习 | (7) Sparse Reward Lee Hung-yi强化学习专栏系列博客主要转载自CSDN博主 qqqeeevvv,原专栏地址 课程视频 课件地址在强化学习的训练过程中,当环境的reward很少时(指出现的次数),这样对agent的训练是很不利的。比如,让一个机器人拿起螺丝刀,再把螺丝拧进去才能得到reward。这一系列操作组合起...
Sparse reward reinforcement learningSample-efficient reinforcement learningMastering the sparse reward or long-horizon task is critical but challenging in reinforcement learning. To tackle this problem, we propose a hierarchical automatic curriculum learning framework (HACL), which intrinsically motivates the ...
Sparse Reward 多数情况下,agent 没有办法得到奖励值,这对其学习很难。 Reward Shaping 如上,为了帮助智能体“远视”,则需要人为干预智能体,让其选择“为了长远考虑”的动作。 总之,就是不使用环境的奖励,而是自己设置些新的 Reward ,引导机器。 如上,是一些例子。此外,Reward Shaping 可能对机器起到一些误导。
Sparse Reward Imitation Learning Reward Shaping 如果reward 分布非常稀疏的时候,actor 会很难学习,所以刻意设计 reward 引导模型学习。 Curiosity Intrinsic Curiosity module (ICM) 在原来 Reward 函数的基础上,引入 ICM 函数。ICM 鼓励模型去探索新的动作。最后 ICM 和 Reward 和越大越好。
Publication We propose the k-Shortest-Path (k-SP) constraint: a novel constraint on the agent’s trajectory that improves the sample-efficiency in sparse-reward MDPs. We show that any optimal policy necessarily satisfies the k-SP constraint. Notably, the k-SP constr...
This repo contains a Pytorch implementation of the SAC-X RL Algorithm [1]. It uses the Lunar Lander v2 environment from OpenAI gym. The SAC-X algorithm enables learning of complex behaviors from scratch in the presence of multiple sparse reward signals. ...