在许多现实世界中，代理商的奖励信号非常稀疏，这使得学习有效的奖励功能以进行奖励构成挑战。为了解决这个问题，我们的方法不仅可以通过非零奖励过渡，而且还采用半监督学习（SSL）技术（SSL）技术以及新的数据增强来学习轨迹空间代表性，从大多数过渡，从而提高奖励奖励Shaping Shaping shaping shaping shaping shaping shaping。Atari和机器人操作中的实验结果表明，我们的方法有效地将奖励概括为稀疏的奖励场景，与好奇心驱动的方法相比，达到更高的最佳分数表现。拟议的双熵数据增强增强了性能，显示出比其他增强方法的最佳分数提高15.8％。