而逆强化学习则旨在从观察到的智能体行为中推断出其背后的奖励函数,从而能够预测智能体应如何行动。逆强化学习的应用范围很广泛,比如在自动驾驶领域中,可以使用逆强化学习来从人类驾驶员的行为中学习到驾驶员的驾驶策略,然后将这些策略应用于自动驾驶车辆中。逆强化学习还可以应用于机器人学习中,通过观察人类操作机器人...