Algorithms for Inverse Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2023-04-21 08:16:42 发布
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文章标签： 数据结构与算法
原文链接：http://www.cnblogs.com/justin_s/archive/2011/06/04/2072405.html
本文深入探讨了在设计人员缺乏良好回馈函数的情况下，如何通过最优轨迹来找回代价函数的过程。从马尔科夫决策过程（MDPs）出发，讨论了在有限状态空间中的Q函数应用，并将之与支持向量机（SVM）相联系，进而阐述了在大型状态空间中使用线性函数近似的方法。文章特别关注了从采样轨迹中推导IRL（Inverse Reinforcement Learning）策略的重要性，最终得出该领域存在研究潜力的结论。

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 Approximation in Large State Spaces

R(s) =\Sum_{i=1}^{d} \alpha_i \phi_i(s)

4. IRL from Sampled Trajectories

此时已经有若干最优轨迹

 

结论：有搞头！

转载于:https://www.cnblogs.com/justin_s/archive/2011/06/04/2072405.html

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