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强化学习百科
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第一卷 · 基础与问题设定
第二卷 · 表格方法与动态规划
第三卷 · 值函数方法
第四卷 · 策略梯度与 Actor-Critic
第五卷 · 基于模型的 RL 与规划
第六卷 · 探索与内在动机
第七卷 · 离线 RL 与模仿学习
第八卷 · 多智能体与博弈
第九卷 · RL 与大语言模型
第十卷 · 分层、目标与元学习
第十一卷 · 工程与系统
第十二卷 · 应用
术语表
参考文献与延伸阅读
导读
第一部分 · 内在奖励
计数与伪计数探索
好奇心与预测误差:ICM 与 RND
信息增益与贝叶斯探索
第二部分 · 结构化探索
Go-Explore 与归档式探索
目标导向的探索
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第六卷 · 探索与内在动机
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第二部分 · 结构化探索
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目标导向的探索
目标导向的探索
智能体自动生成目标并尝试达成,目标难度随能力提升(自动课程)。本章讲目标 GAN、Skew-Fit、以及与目标条件 RL 的关系。
本章要点
Section titled “本章要点”
目标分布应覆盖状态空间的边缘
成功率约 50% 的目标学习效率最高
与第十卷目标条件 RL 衔接
相关阅读
Section titled “相关阅读”
目标条件 RL 与 HER