机器学习29：增强式学习（Deep Reinforcement Learning）④本次学习了深度强化学习中应对稀疏奖励与无明确奖励信号的核心方法。首先详细了解了奖励塑造的基本概念，分析了在稀疏奖励环境下通过引入基于领域知识的额外奖励以引导智能体学习的机制，并特别探讨了基于好奇心的奖励塑造方法。进一步，深入讨论了在完全缺乏奖励信号的情况下如何通过模仿学习与逆强化学习进行策略学习，重点剖析了逆强化学习通过专家示范反推奖励函数、并迭代优化智能体策略的工作原理，同时揭示了其与生成对抗网络在框架上的深刻相似性，为理解和应用复杂环境下的强化学习提供了关键思路。