什么是Sparse Reward

最新推荐文章于 2023-12-01 00:53:17 发布
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分类专栏： RL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/int1282951082/article/details/96429652
在强化学习中，稀疏奖励使得智能体难以学习。本文介绍四种策略：通过即时小奖励引导、好奇心模块激发内在动机、课程学习有序提升难度及采用阶层式强化学习分解任务，帮助智能体克服稀疏奖励问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

agent学习的过程中，常常无法及时获得回报。就像家长让小朋友写作业，小朋友可能觉得这个是负面的反馈而不去写作业（做作业让我觉得很痛苦qwq），而没有意识到以后会获得的巨大回报：写完作业后成绩提高，考上好大学，成为高富帅，从此走向巅峰赢取白富美...

这个一开始的暂时的小的reward 就叫 Sparse Reward

如何让agent在Sparse Reward 中拥有更好的学习表现？

1.“写完作业就给糖吃”

把关键的一些动作强制地定义为正的reward，这样agent就不会反感这一学习行为，从而一步步走到最大的reward

2.“兴趣是最好的老师 ” Curiosity Module

尽管是一些风吹草动，很难让agent得到一些有用的反馈。这时让agent自己预测这个动作将来的reward，这样也能达到最终的效果。让agent预测做一个动作的未来的reward，从而使agent有兴趣的学习。

3.“制定学习计划” Curriculum Learning

人来设定agent的学习顺序，使agent以从易到难的顺序学习

4.阶层式强化学习 Hierarchical RL

由上层agent提出愿景，由最下层agent来执行动作

 

深度强化学习中的奖励稀疏问题
sinat_38316070的博客
03-24 1651
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...
【笔记2-5】李宏毅深度强化学习笔记（五）Sparse Reward
cindy_1102的博客
02-27 4757
李宏毅深度强化学习- Sparse RewardReward ShapingCurriculum LearningHierarchical Reinforcement Learning 李宏毅深度强化学习课程 https://www.bilibili.com/video/av24724071 笔记更新中： 李宏毅深度强化学习笔记（一）Outline 李宏毅深度强化学习笔记（二）Proximal...
Sparse Reward
duyue3052的博客
09-15 579
经常是错误的动作，没有reward，只能随机动作，很慢 引导的reward   需要领域知识，与实际任务相关 好奇心reward——期待状态变化——重要的状态 network2是要从两个状态之间的到action，说明是重要的 train data要有顺序，从易到难——ML的通用技巧   阶层学习——大目标到小而具体的目标       黄色的是...
人工智能-强化学习：Sparse Reward（稀疏回报）
u013250861的博客
01-06 3718
- 通常情况下，Agent 每一步操作有一个 reward 对应，但是，当 reward 的分布非常稀疏时，可能三四步甚至更多步之后才能产生reward。这样的话，对于机器而言学习如何行动会十分困难。 - 这个一开始的暂时的小的reward 就叫 Sparse Reward - 比如说要让一个机器人倒水进水杯里，如果不对机器人做任何指导，可能它做很多次尝试，reward都一直是零。（不知道杯子在哪，不知道拿着手上的水壶干嘛，不知道水壶靠近杯子之后应该怎么做） # 一、Reward shaping:Cur
（RL强化学习）Sparse Reward
KNIGHT_HOY的博客
04-03 580
文章目录Sparse RewardReward ShapingCuriosityCurriculum LearningReverse Curriculum GenerationHierarchical RL Sparse Reward 很多情况下环境中的reward是稀疏的 agent很难得到reward Reward Shaping 开发者刻意设计reward example：比如小孩学习 如第二种情况要是study的reward永远是-1 那小孩只会选第一种action 所以可以人为加上一些re
第四十四节 RL：Sparse Reward
Reast1nPeace的博客
09-21 298
【李宏毅-强化学习笔记】p7、Sparse reward
weixin_43522964的博客
02-13 484
首先sparse reward是什么意思呢？有很多情况下，我们做很多事是没有reward的，例如考研，我们每天看书、做习题然后不断的重复都没有奖励值，但是一旦考上了，就会有丰厚的奖励，这样总体来看，我们获得的奖励类似于： 　　　　　　　　　　　　　　　　　0,0,0，…0,0,100 这就称为稀疏奖励。 一、reward shaping（塑造） 想法就是：认为的设置一些reward来引导agent...
深度强化学习中稀疏奖励问题Sparse Reward
Dawn的博客
08-03 2581
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 “
【李宏毅深度强化学习笔记】7、Sparse Reward
ACL_lihan的博客
01-29 3312
【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（Policy Gradient） 【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization (PPO) 算法 【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 (N...
[强化学习]易混知识勘误_from李宏毅P5——Sparse Reward的解决方法（目标太难怎么办）
观林望实的博客
04-15 531
本文以这篇文章为纲，以问答的形式对其进行补足。 1.什么叫reward的分布非常分散（sparse，这里其实翻译成稀疏更恰当）？ 是这样，agent的动作空间很大，但是只有极个别的动作可以获得reward，也就是说在对于最初的大部分动作，它的reward都是0，这样一来agent在最初的许多步可能是根本无法进行学习的。比如：你期望机器人用扳手起钉子，但是机器人最开始只会随机的乱动，到底要乱动到...
机器学习-55-RL-07-Sparse Reward(强化学习-稀疏奖励:Reward Shaping,Curriculum Learning,Hierarchical RL)
迷雾总会解
01-25 2058
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。我们可以通过三个方向来解决 sparse reward 的问题：Reward Shaping,Curriculum Learning,Hierarchical Rl。
Sparse_reward
zzping01的博客
09-18 152
文章目录Sparse RewardApproach1--Reward ShapingApproach2--CuriosityApproach3--Curriculum LearningApproach4--Hierarchical RL Sparse Reward 如果环境中真正的 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。我们的人生通常多数的时候，我们就只是活在那里，都没有得到什
解读72篇DeepMind深度强化学习论文
小小挖掘机
09-12 4475
来源：王小惟的知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/70127847编辑：DeepRL论文下载方法：pdf合集下载见文章末尾DRL领域交流与讨论加...
强化学习稀疏奖励问题（sparse reward）及解决方法
weixin_45526117的博客
03-22 7729
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
李宏毅机器学习系列-强化学习之稀疏奖励(Sparse Reward)
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强化学习中Sparse Reward问题该怎么解决？
志远的博客
04-19 1905
Sparse Reward 是指稀疏回报，在很多强化学习场景中，大多数情况下是没有回报的，举个例子来说： 假设你要训练一个机器手臂，然后桌上有一个螺丝钉跟螺丝起子，那你要训练它用螺丝起子把螺丝钉栓进去，这是很难的。因为一开始你的 agent 是什么都不知道的，它唯一能够做不同的 action 的原因是 exploration，也就是会有一些随机性，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。 如
强化学习-概念04：稀疏奖励(Sparse Reward)
u013250861的博客
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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
【深度强化学习】7. 稀疏奖励和模仿学习
pprp的博客
11-05 1072
【DataWhale打卡】李宏毅老师视频中的最后两部分，sparse reward和imitation learning。 文章目录1. Sparse Reward1.1 Reward Shaping1.2 Curriculum Learning1.3 Hierarchical RL2. Imitation Learning2.1 Behavior Cloning2.2 Inverse Reinforcement Learning3. 参考 1. Sparse Reward Sparse Reward是强化
如何解决稀疏奖励下的强化学习？
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如何解决稀疏奖励下的强化学习？ 来源：机器之心pro 作者：仵冀颖 编辑：Joni Zhong 强化学习（Reinforcement Learning，RL）是实现强人工智能的方法之一，在智能体（Agent）与环境的交互过程中，通过学习策略（Policy）以最大化回报...
什么是稀疏奖励
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### 稀疏奖励在强化学习中的定义与特点 #### 定义 稀疏奖励是指在一个状态空间较大的环境中，只有当智能体执行某些特定的动作序列时才会获得奖励的情况。这种设定下，大多数状态下不会有任何即时奖励返回给智能体[^1]。因此，在训练过程中，智能体会经历大量的探索阶段而无法及时接收到有效的反馈。 #### 特点 1. **低频次奖励**: 在许多实际应用中，比如机器人控制或视频游戏场景里，仅完成某个具体任务后才会有明确的回报信号发出[^5]。 2. **高难度探索**: 由于缺乏频繁且清晰的方向指引，使得寻找能够触发正面评价的行为变得更加困难[^1]。 3. **延长收敛时间**: 面对如此苛刻的学习条件，传统Q-learning等方法往往难以快速适应并找到最佳解决方案，从而导致整体训练过程耗时较长[^5]. 尽管存在上述挑战，但通过引入诸如Reward Shaping(人为调整奖惩机制), Curriculum Learning(课程学习), Hierarchical Reinforcement Learning (分层强化学习)等方式可以有效缓解这些问题；另外还有Hindsight Experience Replay（HER）技术，则是从看似失败的经验中挖掘潜在价值，进一步提高数据利用率[^3]. 同样值得注意的是逆向强化学习(IRL)，它允许我们从观察到的最佳行为模式反推可能存在的隐含奖励结构[^4]。 ```python def sparse_reward_example(state, action): """ A simple example function demonstrating how a sparse reward might be structured. Parameters: state (tuple): Current environment state. action (str): Action taken by the agent. Returns: float: Reward value based on whether the specific condition is met. """ if special_condition_met(state, action): return 1.0 # Positive reward only when certain conditions are satisfied else: return 0.0 # No reward otherwise def special_condition_met(state, action): """ Placeholder logic checking for rare successful outcomes.""" pass ```
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