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强化学习中的奖励、模仿与迁移学习

在强化学习领域，奖励机制、模仿学习和迁移学习是非常重要的概念和技术。下面我们将详细介绍这些内容，并通过具体的示例和操作步骤来深入理解。

奖励与强化学习相关练习

为了更好地掌握强化学习中的奖励机制，我们可以进行以下一系列练习：
1.离散动作场景奖励函数编写：选择一个使用离散动作的示例场景，打开并查看代码，编写与之对应的奖励函数。
2.连续动作场景奖励函数编写：挑选一个连续动作场景，尝试为其编写奖励函数。这对于构建自己的控制训练代理至关重要。
3.离散动作样本添加课程学习：在已探索的离散动作样本中选择一个，决定如何将训练划分为不同难度级别，并创建控制训练演变的参数。
4.连续动作样本添加课程学习：这相对更困难，可能需要先完成第二个练习。
5.走廊环境实现反向回放：在走廊环境中，将代理从目标位置开始训练，然后随着训练的进行，通过课程学习将其移回到期望的起始位置。
6.离散动作示例实现反向回放：在另一个已运行的离散动作示例中实现反向回放，观察其对训练的影响。
7.视觉金字塔示例实现好奇心学习：在视觉金字塔示例中实现好奇心学习，注意训练的差异。
8.连续动作示例实现好奇心学习：在连续动作示例中实现好奇心学习，观察其对训练的影响，并思考是否符合预期。
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