論文の概要: Towards better dense rewards in Reinforcement Learning Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04302v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 22:36:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:45.907784
• Title: Towards better dense rewards in Reinforcement Learning Applications
• Title（参考訳）: 強化学習アプリケーションにおけるより高密度な報酬を目指して
• Authors: Shuyuan Zhang,
• Abstract要約: 強化学習(RL)分野における意味的かつ正確な高密度報酬の発見は基本的な課題である デンス報酬関数は、エージェントの振る舞いを形作り、学習を加速することで潜在的な解決策を提供する。 本提案では,未解決問題に対処し,高密度報酬構築の有効性と信頼性を高めるためのいくつかのアプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7344790292816897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding meaningful and accurate dense rewards is a fundamental task in the field of reinforcement learning (RL) that enables agents to explore environments more efficiently. In traditional RL settings, agents learn optimal policies through interactions with an environment guided by reward signals. However, when these signals are sparse, delayed, or poorly aligned with the intended task objectives, agents often struggle to learn effectively. Dense reward functions, which provide informative feedback at every step or state transition, offer a potential solution by shaping agent behavior and accelerating learning. Despite their benefits, poorly crafted reward functions can lead to unintended behaviors, reward hacking, or inefficient exploration. This problem is particularly acute in complex or high-dimensional environments where handcrafted rewards are difficult to specify and validate. To address this, recent research has explored a variety of approaches, including inverse reinforcement learning, reward modeling from human preferences, and self-supervised learning of intrinsic rewards. While these methods offer promising directions, they often involve trade-offs between generality, scalability, and alignment with human intent. This proposal explores several approaches to dealing with these unsolved problems and enhancing the effectiveness and reliability of dense reward construction in different RL applications.
• Abstract（参考訳）: 有意義で正確な報酬を見つけることは、エージェントがより効率的に環境を探索できる強化学習(RL)の分野における基本的な課題である。 従来のRL設定では、エージェントは報酬信号によって導かれる環境との相互作用を通じて最適なポリシーを学ぶ。 しかし、これらの信号が意図したタスクの目的と一致していない場合、エージェントはしばしば効果的に学習するのに苦労する。 すべてのステップや状態遷移で情報的フィードバックを提供するDense reward関数は、エージェントの振る舞いを形作り、学習を加速することで潜在的なソリューションを提供する。 その利点にも拘わらず、粗悪な報酬関数は意図しない行動、報酬のハッキング、あるいは非効率な探索につながる可能性がある。 この問題は、手作りの報酬が特定や検証が難しい複雑な、あるいは高次元の環境では特に深刻である。 これを解決するために、近年の研究では、逆強化学習、人間の好みからの報酬モデリング、本質的な報酬の自己管理学習など、さまざまなアプローチが検討されている。 これらの手法は有望な方向を提供するが、汎用性、スケーラビリティ、人間の意図との整合性の間のトレードオフを伴うことが多い。 この提案では、これらの未解決問題に対処し、異なるRLアプリケーションにおける高密度報酬構築の有効性と信頼性を高めるためのいくつかのアプローチについて検討する。

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