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)...
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...
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。
一、名词解释(每题5分,共25分) 1.自我调控策略 2.自我实现预言 3.学习动机 4.负强化 5.顿悟学习 得分 评卷人 二、简答题(每题7分,共35分) 1、如何辅导学生进行科学的复习? 2、教师应如何支配有限的教学时间以达到良好的教学效果? 3、简述专家与新手在问题解决上有何差异? 4、简述学习策略的特点。 5...
2、DeepSeek V3 是一个 6710 亿的混合专家语言模型,在数学编程等领域表现卓越。具有 6700 亿参数、370 亿激活参数、14.8 万亿训练数据和 8 万亿个 TOKEN,训练成本为 557 万美金,相对较低。引入了多头潜在注意力、混合专家模型(Moe)、无损失负载均衡策略、多 Token 预测、SFT 监督微调和强化学习等技术创新,还...