【深度强化学习 DRL 快速实践】稀疏奖励问题 sparse reward

深度强化学习稀疏奖励问题解决方案
最新推荐文章于 2025-07-16 19:32:03 发布
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比如，你要用强化学习让一个机械手臂学会开门，训练过程中只有开门成功后才能获得对应的奖励 【sparse reward】

  • 机器人可能探索半天，都在胡乱操控，没有成功开门过一次，所以没获得任何有效奖励，导致无法更新网络

Reward Shaping

核心思路：想办法设计一些辅助的 reward 来引导 agent 实现你想要的目标：例如手臂朝门移动就给一点 reward

  • 但是设计时要很小心，可能会对于任务适得其反，要多加尝试

Curiosity：ICM

核心思路：增加一个 Curiosity 奖励项，鼓励冒险 (偏向导致难以预测的 s t + 1 s_{t+1} st+1​ 的 action)

  • 进一步，利用一个 Feature Ext 过滤掉无关的环境状态 (具体来说是过滤掉和 action 无关的环境状态)

Curriculum Learning

核心思路：任务由简单开始，逐渐增加难度

Hierarchical Reinforcement Learning

核心思路：从宏观大任务，再拆解完成小任务 (如下图，粉红色的标识就是高层的规划)

深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例
丨汀、的博客
07-14 3100
深度强化学习调参技巧：以D3QN、DDPG、TD3、PPO、SAC算法为例
强化学习落地难点剖析：稀疏奖励、样本效率、稳定性调优经验谈
datacanvas2426的博客
06-30 995
强化学习的落地不是学术论文的简单复现，而是持续调优的艺术。奖励设计比模型结构更重要：人工先验的合理注入（如MASL的高价值轨迹选择）常带来突破性改进样本效率源于智能课程设计：CDAS的动态难度匹配证明：让模型永远在“挑战区”学习是关键稳定性是系统工程问题：从梯度裁剪到优势过滤，需建立全链路监控机制在有限数据和算力下，如何实现稳定收敛。本文剖析的技术路径已在多个工业场景验证，期待为你的RL落地之路扫清障碍。
强化学习：稀疏奖励（Reward Shaping，Curiosity，Curriculum Learning）
燕双嘤
09-10 5142
在做 Q-learning 的时候，会有一些随机性，让它去采取一些过去没有采取过的 action，那你要随机到说，它把螺丝起子捡起来，再把螺丝栓进去，然后就会得到 reward 1，这件事情是永远不可能发生的。那也许树叶飘动这件事情，是很难被预测的，对 智能体来说它在某一个 state 什么都不做，看着树叶飘动，然后，发现这个树叶飘动是没有办法预测的，接下来它就会一直站在那边，看树叶飘动。这个想法里面是有一个问题的，这个问题是某一些 state它很难被预测并不代表它就是好的，它就应该要去被尝试的。.....
强化学习稀疏奖励问题（sparse reward）及解决方法
weixin_45526117的博客
03-22 8834
通常在训练智能体时，我们希望每一步动作都有相应的奖励。但是某些情况下，智能体并不能立刻获得奖励，比如全局奖励的围棋，最终获胜会得到奖励，但是人们很难去设定中间每步的奖励，这会导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题。稀疏奖励，奖励塑型，课程学习，好奇心模块，分层强化学习
强化学习-概念04：稀疏奖励(Sparse Reward)
u013250861的博客
12-01 634
李宏毅机器学习系列-强化学习之稀疏奖励(Sparse Reward)_奖励稀疏-优快云博客
李宏毅机器学习系列-强化学习之稀疏奖励(Sparse Reward)
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王伟王胖胖的博客
09-04 1万+
李宏毅机器学习系列-强化学习之Sparse Reward稀疏的奖励(Sparse Reward)人为设计的奖励(Reward Shaping)好奇心机制(Curiosity)课程学习(Curriculum Learning)逆向课程生成器(Reverse Curriculum Generation)阶层式强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning)总结 稀疏的...
深度强化学习中稀疏奖励问题Sparse Reward
Dawn的博客
08-03 2647
Sparse Reward 推荐资料 《深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述》1 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 多目标学习和辅助任务 Reward Shaping 人为设计的 “
深度强化学习中的奖励稀疏问题
sinat_38316070的博客
03-24 1708
DRL Lecture 7 – Sparse Reward – notes – Hung-yi Lee 深度强化学习中的奖励稀疏 To solve sparse reward problems, three directions: 1. Reward Shaping 环境有真正的reward，但自己设计额外的reward Ex: for a child: Take “Play”, rt+1...
深度强化学习理论及其应用综述.pdf
08-19
2. 奖励稀疏（Sparse Reward）：智能体可能需要等待很长时间才能收到奖励，这使得学习过程变得困难。 3. 样本采集困难（Sample Collection Hardness）：智能体需要从环境中收集足够的样本来学习和改进决策过程。 4. ...
深度强化学习落地方法论（6）——回报函数篇
wyjjyn的博客
12-05 6346
目录前言非要手工设计吗？主线reward和稀疏回报问题目标分解和辅助reward总结 前言 回报函数（reward）设计在DRL应用中是极其重要的一环，通过将任务目标具体化和数值化，reward就如同一种特殊语言，实现了目标与算法之间的沟通，算法工作者在这里面承担了翻译的角色，翻译的好坏体现了其对任务逻辑的理解深度，决定了agent最终是否能学到期望的技能，并直接影响算法的收敛速度和最终性能。结合...
为什么强化学习（RL）常面临稀疏奖励和收敛慢的问题？
Felaim的博客
02-22 1291
稀疏奖励和收敛慢是RL的核心挑战，根源在于。
机器学习与深度学习系列连载： 第三部分 强化学习（十七) 深度强化学习- 稀疏奖励该怎么办？ Sparse Reward
Doctor Wu的博客
12-10 3998
稀疏奖励该怎么办？ Sparse Reward
深度解读 | AI驱动下的新型金融对冲策略：稀疏奖励强化学习的应用
AI16947的博客
03-12 1755
本文介绍了一种创新的时空注意力机制增强的概率金融时间序列预测Transformer模型，旨在克服传统模型在处理复杂非线性关系方面的局限。通过整合风险中性测度，为深度学习框架下的衍生品定价提供了坚实的理论基础与计算策略。
在强化学习（RL）框架中，设计奖励函数
weixin_49199313的博客
07-16 1895
在强化学习（RL）框架中，设计精细的奖励函数以优化超参数（如学习率α、折扣因子β）的动态调整，需结合。
强化学习-稀疏奖励
qq_44430026的博客
07-25 597
磨菇书稀疏奖励
算法的trick_强化学习稀疏奖励算法总结
weixin_35152751的博客
12-22 999
最近回答了一个问题，把稀疏奖励问题的算法做了总结，能力有限，欢迎补充～强化学习中状态空间大，在只有达到特定的状态才能给出奖励的设定下，agent很难探索到特定状态，怎么办？稀疏奖励问题是指agent探索的过程中难以获得正奖励，导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题，并且广泛存在于现实中，比如围棋，人们很难去设定中间每步的奖励，并且状态空间巨大，使用全局奖励会有奖励稀疏且滞后的问题。对于稀疏奖励问题的资...
强化学习打卡之稀疏奖励和模仿学习
weixin_41560321的博客
11-05 1361
强化学习打卡之稀疏奖励和模仿学习 1.稀疏奖励 稀疏奖励就是说状态空间很大的情况下采取特定的少数几个动作才能获得奖励，就会导致agent经过大量学习和尝试都没拿到奖励。（这里我想到用epsilon-greedy去探索不就行了吗），这里李宏毅老师的举例十分的妙，我们人每天或者做的事情都没有奖励，但还是一直学习。针对这个情况的办法Reward Shaping（就是认为设计奖励去引导agent）、Curriculum Learning、Hierarchical RL Reward Shaping 老师举的例子：某
reward收敛
最新发布
10-20
Reward收敛在强化学习中是一个重要概念，与模型评估紧密相关，它涉及到模型训练过程中奖励信号的稳定性和有效性。 ### 定义 Reward收敛指的是在强化学习训练过程中，智能体所获得的奖励随着训练的进行逐渐趋于稳定，达到一个相对固定的值或在一个较小的范围内波动。这意味着智能体的策略在不断优化，能够持续获得较为稳定的奖励，反映了模型的收敛性，是评估模型性能的一个重要指标 [^2]。 ### 收敛的重要性 Reward收敛对于评估模型具有多方面的意义。它可以用于评估模型的收敛性，判断模型是否能够在训练过程中逐渐找到最优策略；评估模型的泛化能力，即模型在不同环境或任务中的适应能力；还能评估模型的鲁棒性，也就是模型在面对噪声或干扰时的稳定性 [^2]。 ### 影响收敛的原因 - **奖励函数设计**：传统的奖励函数设计方法依赖人工设计，耗时且难以保证效果。如果奖励信号过于稀疏，智能体可能难以学习到有效的策略，导致收敛困难；奖励函数存在偏差，会使智能体学习到错误的行为，影响收敛效果 [^1][^4]。 - **人类反馈质量和数量**：在一些基于人类反馈的强化学习方法中，如RLHF，高质量的偏好数据可以显著提高模型的收敛速度，而低质量或数量不足的反馈会导致收敛速度变慢 [^4]。 - **奖励黑客问题**：模型可能学会利用奖励函数的漏洞来获取高奖励，而不是真正学习人类偏好的行为，这会干扰模型的正常学习过程，影响收敛 [^4]。 ### 解决方法 - **Reward Modeling方法**：通过学习模型预测人类的奖励偏好，为智能体提供更准确的奖励信号，从而降低奖励函数设计难度，提高策略质量，有助于奖励收敛 [^1]。 - **优化方法**：如RLHF - V提出的DDPO，直接优化模型对细粒度人类偏好的学习，提高模型对奖励的学习效果，促进收敛 [^4]。 - **利用人类反馈优化奖励函数**：像TEXT2REWARD框架，通过在环境中执行学习到的策略，获取人类反馈，并相应地优化奖励函数，解决强化学习训练的敏感性和语言的歧义性问题，使奖励趋于稳定 [^3]。 ### 代码示例 以下是一个简单的Q - learning算法示例，用于说明强化学习中奖励的更新过程： ```python import numpy as np # 定义环境参数 num_states = 5 num_actions = 2 gamma = 0.9 # 折扣因子 alpha = 0.1 # 学习率 # 初始化Q表 Q = np.zeros((num_states, num_actions)) # 模拟训练过程 num_episodes = 100 rewards_per_episode = [] for episode in range(num_episodes): state = 0 total_reward = 0 done = False while not done: # 选择动作 action = np.argmax(Q[state, :]) # 模拟环境反馈 next_state = (state + 1) % num_states reward = 1 if next_state == 3 else 0 # 更新Q表 Q[state, action] = (1 - alpha) * Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :])) state = next_state total_reward += reward if state == 4: done = True rewards_per_episode.append(total_reward) # 打印每一轮的总奖励 print(rewards_per_episode) ```
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