Reward Shaping

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【強化学習、Reward Shaping】Dynamic Potential-Based Reward Shaping

今回はDynamic Potential-based Reward Shapingを紹介します。 Dynamic Potential-Based Reward Shapingとは Potential-based Reward Shaping...
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【強化学習、Reward Shaping】Potential-based reward shapingの特徴(Potential-Based Shaping and Q-Value Initialization are Equivalent)

今回は、Potential-Based Reward Shaping(PBRS)の面白い特徴についてお話しようと思います。 Potential-Based Reward Shapingとは Reward Shaping手法の1つで、通常の環...
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【マルチエージェント強化学習】CLEAN Rewards

今回は Coordinated Learning without Exploratory Action Noise (CLEAN) Rewardsを紹介します。 CLEAN Rewardsはマルチエージェント強化学習におけるReward S...
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【マルチエージェント強化学習】Difference Rewards

今回はマルチエージェント強化学習のReward Shaping手法の1つの Difference Rewards について紹介します。 Difference Rewards Difference Rewards はマルチエージェント強化学習...
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【強化学習】Potential based Reward Shaping を試してみる

今回はPotential based Reward Shapingをgrid world問題上で試してみます。 Potential based reward shaping Potential Based Reward Shaping(PB...
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【強化学習】Reward Shaping

Reward Shapingとは 強化学習の通常の報酬値に、追加の値を加えることで、学習速度を向上させることを目指すフレームワークです。 最もシンプルなReward Shapingは、以下のように、通常の報酬値\(r\)に追加の報酬\(F\...
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