事后回顾（Hindsight Experience Replay）：在多步骤推理任务中从失败路径学习 大家好，今天我们来深入探讨一个在强化学习中非常重要的技术：事后回顾（Hindsight Experience Replay，简称HER）。特别地，我们将聚焦于HER在多步骤推理任务中的应用，以及如何利用它从失败的经验中学习。 1. 引言：多步骤推理任务的挑战 多步骤推理任务，顾名思义，是指需要智能体执行一系列连续的动作才能达到目标的任务。这类任务在现实世界中非常普遍，例如： 机器人操作: 机器人需要规划一系列动作才能抓取物体、组装零件。 游戏 AI: 游戏 AI 需要制定长期策略才能赢得比赛。 自然语言处理: AI 需要理解上下文信息才能进行问答、文本摘要。 多步骤推理任务的难点在于： 稀疏奖励: 通常只有当智能体成功完成整个任务时才能获得奖励，而中间步骤没有明确的反馈。这意味着智能体很难知道哪些动作是正确的，哪些是错误的。 探索空间巨大: 智能体需要探索大量的状态和动作空间才能找到通往目标的路径。 信用分配问题: 当智能体成功时，很难确定哪些动作对成功贡献最大；当智能体失败时，也很难 …