最新【逆强化学习-0】Introduction_vail 强化学习(1)，2024年最新C C++校招面试指南

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逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，IRL）其实是模仿学习（Imitation Learning，IL）的一种，与普通IL方法不同的是，其通过学习Expert，求得Environment的奖励函数Reward，再结合正强化学习（Forward Reinforcement Learning），达到与环境互动，模仿专家系统行为的目的。

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与普通强化学习不同，强化学习虽然不像监督学习一样需要知道样本的标签，但是需要知道每一个样本对应的奖励函数Reward；然而逆强化学习则利用人类的行为求取这个Reward。在这个过程中会遇到各种问题，但是成功的案例