【李宏毅深度强化学习笔记】8、Imitation Learning

最新推荐文章于 2025-06-06 22:31:09 发布
最新推荐文章于 2025-06-06 22:31:09 发布
阅读量4.9k 收藏 8
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 强化学习 # 理论知识 文章标签： 深度强化学习 Imitation Learning Behavior Cloning Inverse Reinforcement Learning
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ACL_lihan/article/details/104111622

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（Policy Gradient）

【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning（Basic Idea）

【李宏毅深度强化学习笔记】4、Q-learning更高阶的算法

【李宏毅深度强化学习笔记】5、Q-learning用于连续动作 (NAF算法)

【李宏毅深度强化学习笔记】6、Actor-Critic、A2C、A3C、Pathwise Derivative Policy Gradient

【李宏毅深度强化学习笔记】7、Sparse Reward

【李宏毅深度强化学习笔记】8、Imitation Learning（本文）

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【笔记2-1】李宏毅深度强化学习笔记（一）Outline
cindy_1102的博客
02-24 1万+
李宏毅强化学习-1 IntroductionReinforcement learning:Examples:Properties of RL:RL ApproachPolicy-based approach -- learn an actorValue-based approach -- learn a criticActor-Critic Reinforcement learning: What...
Imitation Learning
志远的博客
04-21 1013
Imitation Learning，也被称作learning from demonstration 或者 apprenticeship learning。针对的是没有回报的场景。 文章目录1. 介绍Imitation Learning2. Behavior CloningInverse RL 1. 介绍Imitation Learning 在 Imitation learning 里面，你有一些 expert 的 demonstration，那 machine 也可以跟环境互动，但它没有办法从环境里面得到
强化学习基础概念图文版笔记
最新发布
guoguozgw的博客
06-06 976
Agent 可以采取的所有动作的集合。环境对 Agent 动作的即时反馈，表示这个动作是否“好”。策略是 Agent 的行为规则，即给定状态，输出动作的概率分布。πa∣sPata∣stsπa∣sPat​a∣st​s价值函数衡量某个状态的好坏，代表从该状态出发未来能获得的期望回报。VπsEπ∑t0∞γtrt∣s0sVπsEπ​t0∑∞​γtrt​∣s0​s其中γ\gammaγ。
Imitation Learning（模仿学习）
10-23 2298
这种方法的核心思想是让机器学习模型从已有的数据中学习，而不是通过试错的方式。然而，它也有局限性，比如可能无法处理未知的、多样化的情境，或者在训练数据中未观察到的情况。总之，Behavior Cloning 是模仿学习的一种实现方式，它们之间存在关联，但 Imitation Learning 更广泛地指代了从专家行为中学习的各种方法。在这些领域中，模仿学习可以帮助机器学习模型更快地学习到有效的策略，从而提高整体的性能。2. 表示学习：从收集到的数据中提取特征，将这些特征表示成机器学习模型可以理解的格式。
模仿学习（Imitation Learning）
qq_36892712的博客
08-26 2788
Imitation Learning（模仿学习）是一种机器学习方法，通过观察专家（或者已知的行为数据）的行为来学习一个策略，以在类似任务中模仿专家的行为。它的目标是让机器学习从专家的经验中获取知识，从而在未来的任务中表现出类似的行为。专家策略和学习算法。专家策略：专家策略是已经经过训练或者是领域专家提供的一个策略，用来指导模型的学习。专家策略可以是人类专家在该任务上的行为数据，或者是通过其他强化学习算法等方式获得的一组良好的策略。学习算法：学习算法用来从专家的行为数据中学习一个策略模型。
李宏毅深度强化学习入门笔记：强化学习简介
暗o星
12-06 872
通过演示学习（Learning by Demonstration)，也称为模仿学习（Imitation Learning）、或学徒学习（Apprenticeship Learning）将 Network 看成一个函数，用来学习典型的监督学习任务。Agent 的 action 受到接收的序列数据的影响。
李宏毅《Deep Learning》学习笔记 - 强化学习
好记性不如烂笔头
07-12 1081
强化学习 学习资料：PPT, Video 1. Policy-based Approach 1.1 使用NN作为Actor 1.2 设计损失函数 在开始设计RL的损失函数之前，我们先来回归一下监督学习中的损失函数。 RL中常用的损失函数是total reward的期望值，另外，即便同一个actor在玩游戏，产生的序列也是不一样的，原因是由于游戏中的随机性。 产生的不同序列的概率，计算方式如上。其中，只有与θ\thetaθ相关的，才受actor影响。 reward的期望值，可以用N次游戏的rewa
【笔记2-6】李宏毅深度强化学习笔记（六）Imitation Learning
cindy_1102的博客
03-01 3705
李宏毅深度强化学习- Imitation LearningWhy Imitation LearningBehaviour CloningInverse Reinforcement Learning (IRL) 李宏毅深度强化学习课程 https://www.bilibili.com/video/av24724071 李宏毅深度强化学习笔记（一）Outline 李宏毅深度强化学习笔记（二）Pro...
李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018) 笔记（八）Imitation Learning
qq_22749225的博客
07-06 292
李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018) 笔记（八）Imitation Learning
强化学习笔记
01-07
强化学习一些公式的推导和理解，主要是关于Sutton那本reinforcement learning
强化学习学习笔记
qq_42920313的博客
09-16 375
1、强化学习的基本概念 agent environment 交互 agent输出action environment反馈reward state environment的反应 强化学习和监督学习的区别在于，监督学习是认知，强化学习是决策。 监督学习的样本事独立同分布的，强化学习的样本是序列决策数据 基于模型：动态规划 无模型： 按学习目标分类可分为 Value-based 求解每个状态的价值，向价值高的状态走 确定性策略：Sarsa Q-learning DQN Policy-based 随机性策略
强化学习—基础概念
Tony Wey的博客
07-24 1244
一种重要的机器学习范式。
李宏毅深度强化学习：Q-Learning解析
"台湾李宏毅老师的深度强化学习PPT，涵盖了Q-Learning的基本概念、技巧以及连续动作的处理方法，对于理解强化学习中的评价函数（Critic）和策略（Actor）有很好的指导作用。" 在深度强化学习中，Q-Learning是一种...
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值