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引言 在强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕中，奖励稀疏难题是一个常见挑战，当环境中奖励信号不频繁出现或者奖励分布不均时，学习算法将难以高效地找到最优策略，本文旨在探讨如何有效处理强化学习中奖励稀疏难题，通过分析相关文献、实践经验，提出一系列实用搞定方案。
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