Get On Top of Reinforcement Learning's Toughest Challenges

2023-08-25 02:33:10

驾驭强化学习荆棘丛生的障碍

强化学习（RL）席卷了人工智能领域，使机器能够像人类一样从行动和与环境的交互中学习。但这段旅程并非一帆风顺。在许多 RL 场景中，奖励很少，这意味着智能代理经常在很长一段时间内得不到任何积极反馈。这可能会使学习变得具有挑战性，因为代理可能会难以理解其行动的后果。

奖励塑造：强化学习者的指引

为了克服奖励稀少的问题，RL 从业人员经常采用奖励塑造。此技术涉及修改代理获得的奖励以将其引导至所需的行为。通过为朝着最终目标取得进展提供中间奖励，奖励塑造有助于代理更有效地学习。这就像给你的毛茸茸的朋友一个零食，因为它表现得很好，即使它还没有掌握所有的技巧。

# 奖励塑造示例

import gym
env = gym.make('CartPole-v1')

def reward_shaping(obs, action):
  # 奖励前进和保持杆子直立
  reward = 0.1 if obs[0] > 0.5 and abs(obs[2]) < 0.1 else 0

return reward

# 使用奖励塑造训练代理
agent = PPO(env)
agent.train(env, reward_shaping_fn=reward_shaping)

好奇心：探索和学习的火花

好奇心，一种典型的人类特征，已融入 RL 领域。好奇心驱动的代理旨在主动寻找新颖且信息丰富的体验。这种对探索的本能驱动有助于他们更有效地学习，因为他们不断接触新的情况和挑战。想象一下一个孩子探索他们的周围环境，在每次新发现中吸收知识。

# 好奇心驱动的代理示例

import stable_baselines3 as sb3
env = gym.make('LunarLander-v2')

agent = sb3.SAC(policy="MlpPolicy", env=env, learning_start=1000,
                ent_coef="auto", verbose=1, tensorboard_log="./sac_lunarlander_logs")
agent.learn(total_timesteps=100000, log_interval=10)

层次强化学习：将复杂任务分解为可管理的步骤

现实世界的任务通常复杂且具有挑战性，这让 RL 代理难以直接解决。层次强化学习 (HRL) 通过将这些复杂任务分解成一系列更简单的子任务来解决这个问题。该代理学会分别掌握每个子任务，逐渐达到最终目标。这就像一次一步步地爬山，而不是试图一次性爬完整座山。

# 层次强化学习示例

import hrl
env = hrl.environments.AntGather()

# 定义层次结构
hierarchy = hrl.hierarchy.GoalSequence([
  hrl.subgoals.MoveToPoint(env, env.ant.position, env.ant.orientation),
  hrl.subgoals.MoveToObject(env, env.target),
  hrl.subgoals.PickUpObject(env, env.target)
])

# 训练代理
agent = hrl.agents.MOPO(env, hierarchy)
agent.train(env)

结论：释放强化学习的力量

稀疏奖励、奖励塑造、好奇心和层次强化学习只是 RL 从业者手中掌握的工具和技术中的一小部分。通过巧妙地使用这些工具，我们可以为 RL 代理提供他们征服即使是最具挑战性任务所需技能，从而突破人工智能的界限并释放其全部潜力。

常见问题解答

什么是强化学习？
强化学习是一种机器学习方法，使机器能够从其行动和与环境的交互中学习，类似于人类的方式。
什么是奖励塑造？
奖励塑造是一种修改代理获得的奖励以引导其所需行为的技术，即使没有收到明确的反馈。
好奇心在强化学习中扮演什么角色？
好奇心驱动的代理主动寻找新颖的体验，这有助于他们更有效地学习，因为他们不断接触新的情况和挑战。
层次强化学习如何使 RL 任务更容易？
层次强化学习通过将复杂的任务分解成一系列更简单的子任务来使 RL 任务更容易，使代理能够逐渐掌握最终目标。
RL 中最常用的算法是什么？
强化学习中最常用的算法包括 Q 学习、策略梯度和无模型方法，例如深度确定性策略梯度（DDPG）和软演员-批评家（SAC）。