首先介绍逆向强化学习理论基础, 然后从奖赏函数构建方式出发, 讨论分析基于线性奖赏函数和非线性奖赏函数的逆向强化学习算法, 包括最大边际逆向强化学习算法、最大熵逆向强化学习算法、最大熵深度逆向强化学习算法和生成对抗模仿学习等. 随后从逆向强化学习领域的前沿研究方向...
自动化学报:逆强化学习算法、理论与应用研究综述【欧彦博主】 2024-03-13 10:06 发布于河北|198 观看 0 收藏 1 手机看科学网 粉丝6259|关注0 +关注 作者最新视频 1|01:39 【90s解读AI】约翰霍普金斯大学Alan Yuille:新型肿瘤自动检测和定位方法 2024-07-25 01:36 【90s解读AI】Meta AI最新图像分割模型SAM在...
逆约束强化学习(ICRL)的任务是从专家代理的演示数据中推断出专家代理所遵循的隐含约束。ICRL作为一个新兴的研究课题,近年来受到注意力。本文对ICRL的最新进展进行了分类调查。它为机器学习研究人员和从业者以及寻求理解ICRL的定义、进展
深度逆向强化学习研究综述
最大边际规划,结构化分类和概率模型形式化的方法;然后对深度逆向强化学习的一些前沿方向进行了综述,包括基于最大边际法的深度逆向强化学习,基于深度Q网络的深度逆向强化学习和基于最大熵模型的深度逆向强化学习和示例轨迹非专家情况下的逆向强化学习方法等.最后总结了深度逆向强化学习在算法,理论和应用方面存在的问题和...
决策轨迹最优的假设,在马尔可夫决策过程中逆向求解反馈函数的一类算法.目前,通过将逆强化学习和传统正向强化学习相结合设计的一类示教学习算法已经在机器人控制等领域取得了一系列成果.对强化学习,逆强化学习以及示教学习方法做一定介绍,此外还介绍了逆强化学习在应用过程中所需要解决的问题以及基于逆强化学习的示教学习方法...
最大边际规划、结构化分类和概率模型形式化的方法;然后对深度逆向强化学习的一些前沿方向进行了综述,包括基于最大边际法的深度逆向强化学习、基于深度Q网络的深度逆向强化学习和基于最大熵模型的深度逆向强化学习和示例轨迹非专家情况下的逆向强化学习方法等.最后总结了深度逆向强化学习在算法、理论和应用方面存在的问题和...
随着强化学习在自动机器人控制、复杂决策问题上的广泛应用,强化学习逐渐成为机器学习领域中的一大研究热点.传统强化学习算法是一种通过不断与所处环境进行自主交互并从中得到策略的学习方式.然而,大多数多步决策问题难以给出传统强化学习所需要的反馈信号.这逐渐成为强化学习在更多复杂问题中实现应用的瓶颈.逆强化学习是基...
00:00 / 00:00 倍速 当前设备不支持播放 你可以 刷新 试试 70017001.199-f8b8f3b7a80a4aee4d6e80741130e066 自动化学报:逆强化学习算法、理论与应用研究综述【欧彦博主】 2024-03-13 10:06 发布于河北|202 观看 0 收藏 1 手机看 科学网 粉丝6627|关注0 +关注 ...
摘要 深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新的研究热点,它针对深度强化学习的回报函数难以获取问题,提出了通过专家示例轨迹重构回报函数的方法。首先介绍了3类深度强化学习方法的经典算法;接着阐述了经典的逆向强化学习算法,包括基于学...展开更多 Deep inverse reinforcement learning is a new research hotspot in ...