李宏毅机器学习&深度学习课程|概述强化学习4:回馈非常罕见的时候怎么办?

引导agent学习的reward shaping:介绍了reward shaping的概念,即在强化学习中遇到reward几乎都是零的情况时,可以通过提供额外的reward来引导agent学习。通过定义额外的reward来帮助agent学习,就是reward shaping。这种方法可以解决在某些任务中reward稀疏的问题,如机械手臂栓螺丝的场景。

妙法莲华经的寓言:讲述了一个关于奖励设计的故事,通过妙法莲华经中的寓言来解释人们在追求目标时的动力和奖励系统。故事中提到了领队用法力变出饭店鼓励大家前行,类比到现实生活中,让人们逐步实现目标,获得奖励。最后介绍了在游戏中使用强化学习进行奖励设计的例子。

菲斯顿游戏中的reward shaping:讲述了在菲斯顿游戏中使用 reward shaping 的概念来训练 agent。通过设定不同的奖励和惩罚,引导机器学习行为,如避免机器待在原地、鼓励机器主动行动等。这种奖励塑造的方式需要人类对环境的理解来实现。

机器手臂插入棍子的训练:介绍了机器学习中的 reward shaping 方法,通过一个训练机器手臂插入棍子的例子说明了仅仅让目标物离目标越近并不足够,需要深入理解问题本身。还介绍了基于好奇心的奖励设计,在探索新事物时给予机器奖励。

训练机器玩马力欧游戏:讲述了训练机器玩马力欧游戏的过程。机器学习通过不断看到新东西,而非奖励来学习破解游戏关卡。但在地下关卡需要微调网络才能成功。最后强调了在curiosity-based学习中,需要克服杂讯对机器的干扰。

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