推荐无奖励强化学习的论文并附带资源链接
时间: 2023-03-12 13:15:42 浏览: 65
推荐的论文有:《Deep Reinforcement Learning:An Overview》(https://arxiv.org/abs/1811.12560) 《Towards Deep Symbolic Reinforcement Learning》(https://arxiv.org/abs/1806.01473) 《A Comprehensive Survey on Safe Reinforcement Learning》(https://arxiv.org/abs/1708.05855) 《Intrinsically Motivated Reinforcement Learning》(https://arxiv.org/abs/1703.05407) 。
相关问题
逆强化学习如何学习奖励
逆强化学习(Inverse Reinforcement Learning,IRL)是一种机器学习方法,用于从观察到的行为数据中推断出一个未知的奖励函数。它的目标是通过观察专家的行为来学习到专家的奖励函数,从而能够在类似的任务中表现出类似的行为。
逆强化学习的学习过程通常包括以下几个步骤:
1. 收集专家的行为数据:首先,需要收集专家在某个任务上的行为数据,这些数据包括状态和动作的序列。这些数据可以通过专家演示、人类专家或者其他方式获取。
2. 建立马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型:根据任务的特性,建立一个马尔可夫决策过程模型,包括状态空间、动作空间、状态转移概率和奖励函数。
3. 推断奖励函数:通过最大似然估计或者其他方法,推断出一个未知的奖励函数,使得专家的行为在这个奖励函数下成为最优策略。
4. 生成新的策略:使用推断出的奖励函数,通过强化学习算法(如Q-learning、策略梯度等)生成新的策略。
5. 评估和迭代:评估新策略的性能,并根据反馈信息对奖励函数进行调整,然后重新生成策略,不断迭代直到达到预期的性能。
强化学习奖励函数例子
强化学习中的奖励函数是一个非常重要的组成部分,它用于指导智能体在环境中采取行动。下面是一个强化学习奖励函数的例子:
```python
def reward_function(state, action, next_state):
# 根据当前状态、采取的行动和下一个状态计算奖励值
reward = 0
# 根据特定条件给予奖励或惩罚
if next_state == '目标状态':
reward += 10
elif next_state == '不良状态':
reward -= 5
return reward
```
在这个例子中,奖励函数接收当前状态、采取的行动和下一个状态作为输入,并根据特定条件计算奖励值。如果下一个状态是目标状态,那么奖励值会增加10;如果下一个状态是不良状态,奖励值会减少5。这样,智能体在学习过程中就可以根据奖励函数的指导来调整自己的行为。
需要注意的是,奖励函数的设计需要根据具体的问题和环境来进行调整。一个好的奖励函数应该能够提供明确的指导,使智能体能够快速而有效地学习到正确的行为策略。