Inverse Reinforcement Learning原理与代码实例讲解

最新推荐文章于 2025-03-13 16:11:04 发布
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Inverse Reinforcement Learning原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种重要的机器学习方法，通过智能体与环境交互，通过试错来学习最优策略。然而，在许多实际应用中，我们需要解决的问题往往没有现成的奖励函数，或者奖励函数难以设计。这时，Inverse Reinforcement Learning (IRL) 就应运而生。IRL试图从智能体的行为中推断出奖励函数，从而使得智能体能够在新的环境中进行有效的决策。

1.2 研究现状

IRL领域的研究已取得了显著进展，涌现出许多不同的方法，包括基于模型的方法、基于无模型的直接优化方法以及基于模拟的方法等。这些方法各有优缺点，具体应用时需要根据具体问题选择合适的方法。

1.3 研究意义

IRL的研究对于解决现实世界的决策问题具有重要意义。它可以帮助我们理解人类和其他动物的行为，也可以为机器人、自动驾驶等领域的决策提供新的思路。

1.4 本

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逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-31 3446
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是机器学习和人工智能领域中一个重要的研究方向。它的出现源于这样一个问题：在许多实际应用场景中，我们往往能够观察到专家或人类的行为，但却难以直接定义或量化这些行为背后的奖励函数。传统的强化学习假设奖励函数是已知的，而逆强化学习则试图从观察到的行为中推断出潜在的奖励函数。逆强化学习的概念最早由Stuart Russell在1998年提出，但直到2000年代中期才开始受到广泛关注。
Tutorials on Inverse Reinforcement Learning
a1424262219的博客
07-22 216
Tutorials on Inverse Reinforcement Learning 2018-07-2221:44:39 1. Papers: Inverse Reinforcement Learning:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.394.2178&rep=rep1&...
强化学习系列（11）：逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）原理与应用
最新发布
Azperk的博客
03-13 1061
在很多实际场景中，我们可能难以直接定义出一个合适的奖励函数来引导智能体学习期望的策略，然而却能够获取到专家在相应任务环境下的操作演示数据，比如机器人模仿人类操作时可以记录人类的动作序列，自动驾驶车辆模仿专业司机驾驶行为时有相应的驾驶轨迹记录等。逆强化学习就是旨在利用这些专家演示数据，反向推导出一个合理的奖励函数，使得基于这个奖励函数通过常规的强化学习算法训练出来的智能体策略能够尽可能接近专家的策略，从而让智能体学会像专家一样完成任务。
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）
June
05-18 5104
谷歌DeepMind 首席程序员，AlphaGo 创始人之一，UCL 的 David Silver 教授对于 IRL 的观点是： Recently, a new set of approaches have been developed for learning from demonstration based on the concept of Inverse Optimal Control. Rather than learn a mapping from perceptual features..
CS285课程笔记（6）——Inverse Reinforcement Learning
One step, One punch
05-24 880
1. 为什么要引入Inverse Reinforcement Learning 2. Inverse RL问题的定义 3. 经典方法 3.1 Feature Matching IRL & Maximum Margin Planning 3.2 Maximum Entropy IRL 4. 与深度学习结合的方法 4.1 Guided Cost Learing Algorithm 4.2 IRL & GANs ...
Adversarial inverse reinforcement learning(AIRL)
qq_38907879的博客
11-25 1117
Overview For imitation learning, it is easy for us to have a fit on the expert behavior, However when we encounter a new situation, we can’t solve the problem. So we imagine that there is an expert st...
Inverse Reinforcement Learning 总结
miu~
02-03 1698
文献 逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning）简介 - 知乎 Deep RL Bootcamp Lecture 10B Inverse Reinforcement Learning Guided Cost Learning: Deep Inverse Optimal Control via Policy Optimization Generative Adversarial Imitation Learning Learning human behaviors
Inverse-Reinforcement-Learning:选定的逆强化学习算法的实现
04-30
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
强化学习-概念05：Inverse Reinforcement Learning
u013250861的博客
12-01 512
强化学习-概念05：Inverse Reinforcement Learning
模仿学习：逆向强化学习(Inverse Reinforcement Learning， IRL)
qq_40206371的博客
05-31 5811
1 逆向强化学习的基本设定 1.1 智能体&奖励 IRL 假设智能体可以与环境交互，环境会根据智能体的动作更新状态，但是不会给出奖励。 这种设定非常符合物理世界的实际情况。 ——>比如人类驾驶汽车，与物理环境交互，根据观测做出决策，得到上面公式中轨迹，轨迹中没有奖励。 是不是汽车驾驶问题中没有奖励呢？ ——>其实是有奖励的。避免碰撞、遵守交通规则、尽快到达目的地，这些操作背后都有 隐含的奖励，...
模仿学习论文　One-Shot Imitation Learning .Yan Duan
11-25
One-Shot Imitation Learning Yan Duan , Marcin Andrychowicz , Bradly Stadie , Jonathan Ho , Jonas Schneider , Ilya Sutskever , Pieter Abbeel , Wojciech Zaremba
Inverse Reinforcement Learning深层理解
Jerry's Blog
07-24 1239
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做过多推断(避免进行未做动作假设)。 推导过程
《Multi-Agent Adversarial Inverse Reinforcement Learning》——论文复现
adria_的博客
03-13 834
《Multi-Agent Adversarial Inverse Reinforcement Learning》——论文复现搭建环境依赖项env运行代码 此篇论文代码由两个部分组成，文件夹multi-agent-irl和multi-agent-particle-envs。 环境为：ubuntu20.04 64bit 搭建环境 依赖项 准备好anaconda和pycharm。 新建python环境起名ai，python为3.6。 文件夹multi-agent-irl中有依赖项清单requirements.tx
Algorithms for Inverse Reinforcement Learning
weixin_30376509的博客
06-04 416
v [source] ICML [year] 2000 设计人员只有粗线的概念而不能形成一个良好的回馈函数时 希望能通过一些最优情况找回代价函数 1. MDPs 在之前一篇博文中讲过了 Q函数 2.IRL in Finite State Spaces 归为优化 这个优化的形式，使最小中的最大，不由让人想到SVM（事实的确有这样一篇文章） 3. Linear Function Approxi...
逆强化学习：从专家示范中学习策略
AI天才研究院
02-16 908
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）的一个子领域，它的目标是从专家的行为中学习策略。在传统的强化学习中，智能体通过与环境交互，根据奖励信号来学习一个策略。而在逆强化学习中，我们没有直接的奖励信号，而是通过观察专家的行为来推断出奖励函数，从而学习到一个与专家类似的策略。逆强化学习作为强化学习的一个重要子领域，在许多实际应用场景中都取得了显著的成功。
强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习：理论与实践
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
12-12 1137
强化学习，逆强化学习，强化学习算法，逆强化学习算法，深度强化学习，应用场景 1. 背景介绍 在人工智能领域，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为一种模仿人类学习的智能算法，近年来取得了显著进展，并在机器人控制、游戏 AI、推荐系统等领域展现出强大的
掌握Python逆向强化学习：基础方法与实践指南
逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是一种机器学习技术，它旨在从专家的演示中推断出奖励函数。这种技术与传统的强化学习不同，后者通常是通过试错学习以最大化累计奖励。IRL的关键在于，它...
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