【李宏毅深度强化学习笔记】7、Sparse Reward

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（Policy Gradient）

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【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning（Basic Idea）

【李宏毅深度强化学习笔记】4、Q-learning更高阶的算法

【李宏毅深度强化学习笔记】5、Q-learning用于连续动作 (NAF算法)

【李宏毅深度强化学习笔记】6、Actor-Critic、A2C、A3C、Pathwise Derivative Policy Gradient

【李宏毅深度强化学习笔记】7、Sparse Reward（本文）

【李宏毅深度强化学习笔记】8、Imitation Learning

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【李宏毅深度强化学习】视频地址：https://www.bilibili.com/video/av63546968?p=7

课件地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS18.html

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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来对于一个一开始什么都不懂的机器人无疑是很难的，因为它一开始不管做什么动作都不会得到reward，即便有exploration也只有极小的几率能成功获得reward。

 

所以下面介绍几种方法来处理这种Sparse Rewa