IRL是指在给定观察到的最佳行为的情况下提取奖励函数的问题[71]。一个关键的动机是奖励函数提供了一个简洁而有力的任务定义。通常,IRL算法的运行成本很高,需要在策略训练中的cost估计 和 评估 之间的内环中 进行强化学习。生成性对抗性模仿学习(GAIL)[72]引入了一种避免这种昂贵的内部循环的方法。实际上,GAIL训练...
On the Correctness and Sample Complexity of Inverse Reinforcement Learning逆强化学习(IRL)是找到奖励函数的问题,该奖励函数为给定的马尔可夫决策过程生成给定的最优策略。 该论文着眼于有限状态和动作的IRL问题的算法无关几何分析。 然后提出了由几何分析驱动的IRL问题的L1正则化支持向量机公式,其中考虑了反向强化问题...
IRL是在给定观察到的最优行为的情况下提取奖励函数的问题[71]。一个关键的动机是奖励函数提供了任务的简洁和健壮的定义。通常,IRL算法的运行成本可能很高,需要在成本估计到策略训练和评估之间的内部循环中进行强化学习。生成对抗模仿学习(GAIL)[72]引入了一种方法来避免这种昂贵的内循环。在实践中,GAIL训练一个与专...
逆向强化学习(Inverse Reinforcement Learning,IRL) 在某些情况下,智能体无法从环境得到奖励,只有一组轨迹示例(Demonstration).比如在自动驾驶中,我们可以得到司机的一组轨迹数据,但并不知道司机在每个时刻得到的即时奖励. 虽然我们可以用监督学习来解决,称为行为克隆. 但行为克隆只是学习司机的行为,并没有深究司机行为的...
复杂性与抽象性:对抗过程相对容易理解,逻辑直观。社区氛围:成熟的讨论和资源共享环境,促进了更多的互动...
虽然将煎鸡蛋这个任务数字化抽象为奖励函数很困难,但是我们人类执行这个任务则没什么难度,也就是说,我们可以以相对低的成本获取很多完成这个任务的专家轨迹,这样我们就可以做模仿学习(IL),比如我们可以先用逆强化学习(IRL)方法从专家轨迹中恢复奖励函数,再用这个奖励函数做 RL。这种方法虽然有效,但是仍存在限制,假如任...
Jeff Majeske
Yingfeng 1w 3w 810nm 840nm 780nm 760nm780nm 790nm 808nm 820nm 830nm 850nm 940nm1000nm irl ed $0.29 - $10.00 Min. order: 20 pieces Easy Return 12V 24V 1-3W 12-100mW UVC led module LED PCBA manufacturer 275nm UVC UVB Sterilization module ...
Contributions: Crisp formulation of maximum entropy IRL. [88] Guided Cost Learning: Deep Inverse Optimal Control via Policy Optimization, Finn et al, 2016. Algorithm: GCL. [89] Generative Adversarial Imitation Learning, Ho and Ermon, 2016. Algorithm: GAIL. [90] DeepMimic: Example-Guided Deep ...
关键的直觉是,给定一个以一组连续数据为输入的代理,该代理的正常行为可以通过其潜在的奖励函数来理解,因此,如果代理向序列分配低奖励,则测试序列被识别为异常。IRL方法[102]用于推断奖励函数。为了更有效地学习奖励函数,使用了基于样本的IRL方法。具体而言,IRL问题被表述为以下后验优化问题...