该算法的核心思想是学习一个能够使得专家策略下的轨迹的期望回报远高于非专家策略的奖励函数,从而达到无监督学习奖励函数的目的。在这样的优化目标下,习得的奖励函数会使得专家和非专家的差距不断增大,因此这种方法也叫做基于最大边际规划的逆强化学习方法 (Maximum Margin Planning Inverse Reinforcement Learning, MMPIRL)...
IRL的核心挑战在于如何突破奖励函数假设的局限，并有效解决强化学习优化中的计算难题。其中，生成式对抗模仿学习（GAIL）作为一种创新方法，借助生成对抗网络（GANs）的智慧，通过对抗训练实现了高效的行为模仿。图1揭示了GAIL的精髓：生成器巧妙地生成新样本，而判别器则如同侦探，甄别哪些行为最接近专家策略。
逆强化学习的基本准则是学习一个奖励函数，使得任何不同于专家策略的动作决策产生的损失尽可能大。IRL选择奖励函数来优化策略，并通过交替过程学习策略和推断奖励函数。最早期的逆强化学习方法由Andrew Y.Ng与Pieter Abbeel于2004年提出，核心思想是学习一个能够使得专家策略下的轨迹的期望回报远高于非专家策略...
1. 高效的决策学习:Q-Transformer 结合了 Q-learning 和 Transformer 技术,使得模型能够更高效地学习和预测最佳的动作序列。这意味着在某些任务中,它可以比传统的方法更快地找到最佳策略。2. 处理复杂的动作序列:由于 Transformer 的结构,Q-Transformer 能够处理复杂的动作序列,并从中学习到有价值的模式。这使得它在...
这得益于两种学习方式:深度学习和强化学习,人工智能专家会把大量已有的围棋对局提供给“阿尔法狗”,“阿尔法狗”对大量围棋棋局进行分析,解读棋局中每一步棋的利弊,并判断当前局面获胜的概率,从而对这些棋局的各种对弈策略和方法了如指掌、烂熟于心。这个学习的过程叫深度学习。在此基础上,“阿尔法狗...