文章讨论了使用RND算法时遇到的问题，包括未进行rewardnormalization、死亡后奖励低导致的过度规避风险以及intrinsicreward可能导致的局部最优陷阱。作者强调了处理episodic和异步时间对探索性学习的影响，以及模仿人类游戏探索中的风险态度。
尝试一下RND
似乎效果很不好啊，一直卡在局部最优不动，好像很怕死的样子。（偶尔会死，但是不多，基本上都在中部和上面来回蠕动）
主要是俩问题，第一我没有做reward normaliztion。
第二，agent 一旦死了，reward就会很低，所以我要像文章里一样，不能搞episodic的，而是要死了直接重开。因为伽马值很高，所以来回蠕动的话，尽管每一步的reward很小，只要狗的时间足够长，还是可以得到一个不错的回报。。
上面是训练的最后一步，可以看到，尽管episode已经2690步了，还是没出第一个房间，agent只是在来回蠕动。
看来intrinsic reward也会让agent陷入奇怪的local minima啊？
其实因为chaos和组合排列的爆炸，比如怪物来回动，agent也来回蠕动，这两个之间的异步时间（相位差1S？2S？3S？）会造成极大地组合爆炸的可能性。这样，来回不规律的蠕动，就是可以产生非0的intrinsic rewards。
这里面的noise schedulling也是需要考虑的。让我再次改进吧
关于episodic 原文是这样的
In preliminary experiments that used only intrinsic rewards, treating the problem as non-episodic resulted in better exploration. In that setting the return is not
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