reinforcement learning 稀疏奖励与模仿学习 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...
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...
REWARD (Psychology)REINFORCEMENT learningReinforcement learning (RL) has been used to optimize the continuous integration (CI) testing, where the reward plays a key role in directing the adjustment of the test case prioritization (TCP) strategy. In CI testing, the frequency of integration is ...
本文是一篇Learning from demonstration的相关工作,是ICLR 2022的Spotlight。 原文传送门: Reinforcement Learning with Sparse Rewards using Guidance from Offline Demonstration 这篇文章主要解决的是sparse reward设定下的问题。他认为之前强化学习方法很难处理稀疏奖励问题,是因为在训练的起始阶段缺乏reward反馈,需要进行大量...
Sparse Reward Reinforcement Learning, Learn from Demonstration,Task Mismatch1 IntroductionReinforcement learning has been applied to various real-world tasks, including robotic manipulationwith large state-action spaces and sparse reward signals [1]. In these tasks, standard reinforcementlearning tends to pe...
2021 International Conference on Machine Learning|May 2021 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 ...
1.稀疏奖励如果环境中的reward非常sparse,reinforcement learning的问题就会变得非常的困难,但是人类可以在非常sparse的reward上面去学习...:rewardshaping方法存在什么主要问题? A:主要的一个问题是我们人为设计的reward需要domain knowledge,需要我们自己设计出符合environment与agent更好的交互的...
这篇总结文章来自于我在PRICAI2018 Reinforcement Learning Workshop上的部分演讲内容。 相信大家对于强化学习已经有了一定的概念,其中Model-Free的强化学习方法更是获得很大的成功,并在一些任务上达到了与人类专家媲美的效果。利用当前某一时刻的信息预测未来的结果与趋势。这种方法主要由两个流程组成: 收集数据:使用当前...
实际上用 reinforcement learning learn agent 的时候,多数的时候 agent 都是没有办法得到 reward 的。在没有办法得到 reward 的情况下,训练 agent 是非常困难的。 稀疏奖励在强化学习任务中广泛存在。例如, 在围棋中,从开始下棋到棋局结束才能判断胜负,此时智能体才能获得奖励,棋局中间过程中的奖励很难评价; ...
Exploration in sparse-reward reinforcement learning is difficult due to the requirement of long, coordinated sequences of actions in order to achieve any reward. Moreover, in continuous action spaces there are an infinite number of possible actions, which only increases the difficulty of exploration....