Внутренние награды в имитационном обучении ML Agents в Unity применяются для дальнейшего улучшения принятия решений агентами в задачах обучения с подкреплением. В отличие от внешних наград, которые напрямую предоставляются алгоритму обучения, внутренние награды являются дополнительными сигналами, созданными искусственно, чтобы помочь агенту более эффективно и быстро обучаться.
Внутренние награды могут быть заданы различными способами в зависимости от конкретной задачи и требований. Вариантов может быть много, и они могут быть уникальны для каждого случая. Некоторые из них включают использование функций стоимости для промежуточных целей или достижения промежуточных состояний, добавление штрафов или вознаграждений за различные действия или достижения конкретных целей, определение штрафов за нежелательные действия или состояния, и другие подобные техники.
Однако использование внутренних наград требует балансировки, поскольку их неправильное использование может привести к неоправданному росту сложности задачи или негативному влиянию на результаты обучения. Внутренние награды могут быть полезны для взаимодействия с агентами на разных уровнях иерархии действий, фокусируя внимание агента на определенных аспектах задачи и помогая ему избегать нежелательных действий или состояний.
Интеграция внутренних наград в систему ML Agents осуществляется с использованием специальных функций, которые позволяют создавать и обновлять внутренние награды в процессе обучения. Это позволяет эффективно изменять внутренние награды в зависимости от прогресса обучения агента и адаптировать их под конкретные требования задачи.
В целом, внутренние награды в имитационном обучении ML Agents в Unity служат как инструмент для создания дополнительных сигналов обратной связи для агентов и помогают им обучаться более эффективно и адаптивно в различных задачах обучения с подкреплением.