Inverse Reinforcement Learning深层理解

最新推荐文章于 2025-03-13 16:11:04 发布
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本文深入探讨了逆强化学习（IRL）的概念，特别是最大熵IRL，强调其在尽可能随机条件下最大化特征的重要性。通过极大似然公式和控制推论中的前向和后向信息，IRL旨在解释专家策略中的次优动作，减少模糊性和歧义。推导过程参考了Berkeley CS285课程和RLChina的相关资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

读RL论文：Efficient Sampling-Based Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning

Berkeley CS285
CS285 IRL/Control as Inference

通过极大似然公式：找到reward使得trajectory能产生尽可能多的reward (logZ起到归一化，限制reward不能无限大的作用)。
直观上看，L的梯度是在expert policy下梯度的期望与在当前reward下梯度期望的差。增加从expert trajectory中的reward，减小从当前policy中采样的trajectory中的当前reward成分。

最大熵IRL意义是在尽可能随机条件下最大化特证,对expert数据无法支持的其他动作不

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