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深度强化学习中的有效奖励范围

是指在强化学习任务中，对智能体采取的行动所产生的奖励信号的取值范围。有效奖励范围通常是一个有限的实数区间。

在深度强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习最优的行动策略。奖励信号是智能体在每个时间步骤上收到的反馈，用于评估智能体的行动好坏。有效奖励范围的确定对于训练稳定的深度强化学习模型至关重要。

有效奖励范围的选择要考虑以下几个因素：

奖励范围的界定：奖励范围应该能够覆盖任务中的所有可能奖励取值，以确保智能体能够接收到正确的反馈信号。例如，在游戏中，胜利可以被定义为一个正的奖励，失败可以被定义为一个负的奖励。
奖励的稀疏性：在某些任务中，奖励信号可能非常稀疏，即智能体只能在完成整个任务后才能接收到奖励。在这种情况下，有效奖励范围的选择需要考虑到智能体在学习过程中可能遇到的长时间没有奖励信号的情况。
奖励的分布：奖励信号的分布对于深度强化学习的训练效果有很大影响。如果奖励信号的分布过于集中或过于分散，都可能导致训练不稳定或收敛困难。因此，选择有效奖励范围时需要考虑奖励信号的分布情况。

在实际应用中，为了确定有效奖励范围，可以通过观察任务中的奖励信号分布、尝试不同的奖励范围设置，并进行实验评估来确定最佳的范围。此外，还可以使用一些技术手段，如奖励函数的设计、奖励的稀疏化处理等来改善深度强化学习中的奖励问题。

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相关搜索:Python中的快速数据集扩充--深度学习 pytorch强化学习中更改输入类型的问题关于深度学习中的tqdm 在强化学习中，智能体是否需要预先知道奖励函数？奖励正在收敛，但强化学习中的操作不正确如何定义深度学习中的回调？强化学习-当游戏的输入只有像素时，我们如何决定对智能体的奖励？强化学习中探索/利用的最佳实践强化学习中无限状态空间模型的构造强化学习中的最优性是什么？

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【MIT博士论文】通过奇异值分解、端到端基于模型的方法和奖励塑造的有效强化学习

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李宏毅的强化学习视频用于梳理翻阅（4）奖励、模仿

效果不太好稀疏奖励中的好奇心 curiosity模型中，在原来DQN的基础上，建立了Network1，用于在?_?和?_?...的条件下预测输出的下一个状态，与实际在MDP的一个片段上输出的，下一个状态之间求差，将差作为奖励r的一部分，以鼓励探索不同的状态。...层次形式强化学习上层单位提供愿景，下层单位执行愿景，下层无法执行，则交给下下层。最终执行的内容返回给上层。上层修改愿景？...逆向强化学习逆向强化学习中，首先是专家在环境中进行交互生成了数据1，与Actor在环境中交互生成了数据2。将数据1和数据2进行处理，处理过程中使得数据1的奖励大于数据2，得到奖励函数R。...使用该奖励函数R，训练Actor。最终得到一个比较好的Actor。逆向强化学习与GAN网络很相似。GAN通过鉴别器判断输出的好坏，通过G获得一个新的图像输出？

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【Seaborn绘图】深度强化学习实验中的paper绘图方法

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