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逆强化学习算法的概述By Abbeel

逆强化学习

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 92 下载量 98 浏览量更新于2023-03-16 评论 5 收藏 7.56MB PDF 举报

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2004年Abbeel在ICML上发表的逆向强化学习之后，近几年来又出现许多优秀的逆向强化学习算法，这篇文档介绍了逆向强化学习的整体概要和近几年的发展状况。

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Inverse Reinforcement Learning

Pieter Abbeel

UC Berkeley EECS

Inverse Reinforcement Learning

[equally good titles: Inverse Optimal Control,

Inverse Optimal Planning]

Pieter Abbeel

UC Berkeley EECS

High-level picture

Dynamics

Model T

Reinforcement

Probability

distribution over next

states given current

state and action

Describes desirability

of being in a state.

Reward

Function R

Reinforcement

Learning /

Optimal Control

Controller/

Policy π

∗

Prescribes action to

take for each state

Inverse RL:

Given π

and T, can we recover R?

More generally, given execution traces, can we recover R?

 Scientific inquiry

 Model animal and human behavior

 E.g., bee foraging, songbird vocalization. [See intro of Ng

and Russell, 2000 for a brief overview.]



Apprenticeship learning/Imitation learning through

Motivation for inverse RL

Apprenticeship learning/Imitation learning through

inverse RL

 Presupposition: reward function provides the most

succinct and transferable definition of the task

 Has enabled advancing the state of the art in various

robotic domains

 Modeling of other agents, both adversarial and

cooperative

 Example applications

 Inverse RL vs. behavioral cloning

 Historical sketch of inverse RL

 Mathematical formulations for inverse RL

Lecture outline

 Case studies

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ZHENGJJB

2017-10-09

可以，不错

Inverse-Reinforcement-Learning:选定的逆强化学习算法的实现

逆向强化学习作为COMP3710的一部分，在Mayank Daswani博士和Marcus Hutter博士的监督下，实现了选定的逆向强化学习（IRL）算法。我的最终报告可用并描述了已实现的算法。如果在工作中使用此代码，则可以按以下方式引用它： @misc { alger16 , author = { Matthew Alger } , title = { Inverse Reinforcement Learning } , year = 2016 , doi = { 10.5281/zenodo.555999 } , url = { https://doi.org/10.5281/zenodo.555999 } } 实现的算法线性编程IRL。摘自Ng和Russell，2000

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