强化学习中的课程学习 强化学习 (RL) 中的课程学习是一种训练策略，智能体按照结构化的顺序学习任务，从更简单的场景开始，逐渐过渡到更复杂的场景。 目标是模仿人类的学习方式——在应对更困难的挑战之前，建立基本技能。 不是从一开始就让智能体接触随机或难度统一的环境，而是通过预定义或自适应的“课程”来指导训练过程，该课程控制任务难度。 这种方法有助于智能体避免陷入局部最优，或者因为训练初期复杂度过高而彻底失败。
示例和实施 一个实际的例子是训练机器人导航。 最初，智能体可能会学习在空房间中移动，然后添加静态障碍物，最后引入动态障碍物，例如移动的物体。 另一个例子是游戏 AI：智能体可以首先掌握敌人有限的基本关卡，然后再进入对手速度更快或目标复杂的关卡。 课程可以手动设计（例如，手工制作的难度等级）或自动化。 例如，在反向课程学习中，训练从靠近目标状态（例如，机器人手臂靠近目标物体）开始，并随着智能体的改进而扩展起始位置。 诸如 OpenAI Gym 环境或自定义包装器之类的工具可以调整参数（例如，障碍物密度、物理特性）以调整难度。
优点和挑战 课程学习的主要优点是提高了训练效率。 通过分解复杂的任务，智能体可以学习可重用的技能，并避免将时间浪费在远超当前能力的场景上。 与非结构化训练相比，这通常会导致更快的收敛和更好的最终性能。 但是，设计有效的课程需要仔细的平衡。 如果进度太慢，训练就会效率低下；如果进度太快，智能体可能无法泛化。 自动化方法（例如，测量智能体的成功率以触发难度增加）可以提供帮助，但会增加复杂性。 对于开发人员来说，尝试课程设计（例如，调整任务顺序或奖励阈值）通常是必要的，以便根据特定问题调整方法。