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SSL-RL自监督强化学习:事后经验回放 (HER)算法
SSL-RL自监督强化学习:事后经验回放 (HER)算法
上传者:
51399582
|
上传时间: 2025-09-11 18:45:13
|
文件大小: 3KB
|
文件类型: ZIP
机器学习
人工智能
项目资源
【SSL-RL】自监督强化学习:事后经验回放 (HER)算法 事后经验回放,Hindsight Experience Replay (HER) 是一种在稀疏奖励强化学习环境下提高智能体学习效率的策略。稀疏奖励问题是指智能体在多数状态下无法获得有价值的反馈,因为奖励信号极其稀少或完全没有。HER通过回顾智能体过去未能实现的目标,将这些“失败”的经验转换为有价值的学习机会,从而极大地提高了智能体在稀疏奖励场景中的学习效率。 HER算法最早由OpenAI团队提出,主要用于解决目标导向的强化学习任务,其中智能体的目标是达到某个特定的状态(例如到达某个地点或完成某个任务),但由于奖励稀疏,智能体很难获得足够的反馈进行有效学习。(这已经是被广泛利用的机制了)
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