看了李宏毅老师的深度强化学习视频，决定总结一下这两块的知识，感觉之前还是没接触过的。

视频链接：https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=4

1、Sparse Reward

对于将离值特别稀疏的问题，由下面的几种解决方案：

1.1 Reward Shaping

这一块的意思就是重新设计一些奖励规则，来引导agent来进行学习，比如下面的小孩，出去玩能够得到1的奖励，但是考试的时候考不好，奖励是-100，但是学习得到的即时奖励是-1，考试可以考的很好，奖励100。但是这个小孩可能更关心即使的奖励，折扣因子比较小，所以我们想要正确引导孩子的话，可以告诉他学习的话奖励一个棒棒糖，使得即时奖励也变为1。

另一种方式是在网络中增加一个好奇度，可以鼓励冒险：

在初始的设计中，网络的输入是当前的state和所采取的action，输出下一个的state，与实际的下一个state进行比较，如果差距越大，那么奖励就越大。

但在实际中，有些state差别大，但是可能并不是重要的state，所以网络中增加了一个辅助网络，同时对每个state还要学习一个向量表示，辅助的网络将相邻的两个state进行输入，得到中间可能采取动作的预测值，并与实际的动作进行对比，该网络希望预测的动作和实际的动作相近。

1.2 Curriculum Learning

这个是一种被称为递进学习的方法，也就是由简到难的进行学习：

还有一种是由难到简的学习：

1.3 Hierarchical Reinforcement Learning

层次化的强化学习方法，下面的图比较直观好懂。与其希望agent一下子就能从蓝色的位置到黄色的位置，不如将其分为多个阶段，每次的目标是到达粉色的位置，循序渐进。

2、无Reward-Imitation Learning

没有Reward的情况，我们大都采用的是模仿学习的方法。

很多的任务其实是没有reward的，但是我们可以收集很多专家的范例来进行学习。这样的学习方法被称作为模仿学习。主要有两种方式：Behavior Cloning和Inverse Reinforcement Learning

2.1 Behavior Cloning

很简单的方式，专家怎么做，机器就怎么做。这将问题转换为了一个监督学习问题。

但是有以下几个问题：

1、专家的经验只覆盖少部分的观测结果

2、机器会拷贝所有的行为，包括一些无关的行为

3、通常一个监督学习算法的容量是有限的，几乎不可能学习所有的行为，也就是其准确率不太可能为100%，因此如何选择最好的行为进行拷贝也是一个问题。

4、Mismatch的问题，我们希望训练集和测试集来自于同样的分布，但是专家的策略和机器的策略只要有细微的差别，所得到的状态也会十分不同。

2.2 Inverse Reinforcement Learning

这是一种类似于GAN的思路，我们有expert的范例，然后有actor产生的范例，我们希望有一个类似Discriminator的东西，对范例进行打分。学习的目标是Discriminator对expert的范例的打分永远高于actor产生的范例，同时actor的产生的范例获得的评分越高越好：