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在RL中进行奖励塑形具有挑战性。奖励黑客发生在RL代理通过利用奖励函数中的漏洞或歧义来获得高奖励,而没有真正学习预期的行为或完成设计的任务时。近年来,提出了几个相关的概念,都指某种形式的奖励黑客:奖励黑客(Reward hacking,Amodei等人,2016)奖励腐败(Reward corruption,Everitt等人,2017)奖励篡改(Reward tampering,Everitt等

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如何在google colab运行github中的ipynb文件前言:最近博客更新的有点频繁。看别人的代码,现在很多都是直接分享的ipynb的文件,该文件标注和执行都非常方便,但是我们自己要亲自调试和执行,要打开自己的编译器,比较麻烦。然后我就想到了谷歌的colab可以在网页端执行ipynb文件,为什么我不直接白嫖谷歌的东西呢?显然有这样想法的人不止我一个。参考链接:【Colab】如...
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DRLib:一个简洁的强化学习库,集成了HER和PERMy DRL library with tensorflow1.14 and pytorch, add HER and PER, core codes based on https://github.com/openai/spinningup前言:求star,欢迎开issues!主要的框架,基于spinningup。目前分享出来的有,tf1和t







