Tutorials on Inverse Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2025-03-26 18:08:25 发布
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本文精选了逆强化学习领域的论文及视频教程资源。包括《逆强化学习》、《合作逆强化学习》等重要论文链接，并提供了来自知名会议及课程的视频教程，适合对该领域感兴趣的学者及实践者参考。

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Tutorials on Inverse Reinforcement Learning

2018-07-22 21:44:39

 

1. Papers: 

 

 

2. Video Tutorials: 

 

 

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强化学习Reinforcement Learning在智慧交通系统中的创新应用
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。
07-23 122
强化学习Reinforcement Learning在智慧交通系统中的创新应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：强化学习，智慧交通系统，交通流量优化，自动驾驶，交通信号控制
AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用
AI天才研究院
07-16 1610
solution总结（Summary）：深度学习在流体动力学中的应用已经显示出巨大的潜力，为传统的流体动力学研究和工程应用带来了新的视角和工具。通过本次分析，我们可以得出以下几点结论：多样化应用：深度学习在流体模拟、参数估计、流场重建、湍流建模和流体控制等多个方面都有成功的应用。让我们继续总结和展望深度学习在流体动力学中的应用。总结（Summary）：计算效率提升：相比传统的数值模拟方法，深度学习模型在预测阶段能够显著提高计算效率，使得实时流场预测和快速设计优化成为可能。
Inverse Reinforcement Learning深层理解
Jerry's Blog
07-24 1251
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
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）
June
05-18 5125
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
05-24 964
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 1141
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.pptx
07-06
逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是一种机器学习方法，主要应用于复杂任务的奖励函数估计。在强化学习中，智能体通过与环境互动并收到奖励来学习最优策略。然而，在某些情况下，手动设计奖励...
AI系统架构原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
08-10 1137
人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代，图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。早期的研究主要集中在符号推理、专家系统等领域，取得了一些突破，例如机器定理证明、西洋跳棋程序等。上世纪80年代，随着专家系统的兴起，人工智能进入了一个黄金时期。专家系统通过模拟人类专家的知识和经验进行推理和决策，在医疗诊断、故障诊断等领域取得了成功应用。进入90年代，由于计算能力的限制和数据量的不足，人工智能的发展陷入低谷。近年来，随着深度学习技术的突破、大数据的兴起以及计算能力的提升，人工智能迎来了第三次发展浪潮，在图
快速入门深度学习教程指南（附国外顶级名校课程视频资源）
Tiger数学之家的博客
11-28 1536
Deep_Learning_Route From Self-Driving Cars to Alpha Go to Language Translation, Deep Learning seems to be everywhere nowadays. While the debate whether the hype is justified or not continues, Deep Lea...
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
Inverse Reinforcement Learning 总结
miu~
02-03 1725
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
强化学习-概念05：Inverse Reinforcement Learning
u013250861的博客
12-01 531
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 6180
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，...
PyTorch 深度学习实战（25）：逆向强化学习（Inverse RL）
最新发布
m0_60414444的博客
03-26 2936
逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）旨在，而非直接学习策略。
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 3596
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。
强化学习系列（11）：逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）原理与应用
Azperk的博客
03-13 1554
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。
Inverse Reinforcement Learning原理与代码实例讲解
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。
09-28 267
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
强化学习与决策制定教程：GA Tech OMSCS课程指南
资源中的标签"reinforcement-learning"、"tutorials"和"JupyterNotebook"共同指向了一个教育性质的资源库，旨在通过教程形式深入讲解强化学习，并通过Jupyter Notebook的方式进行实践操作。 最后，"rldm_tutorials-...
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