建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
定義
逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Inverse Reinforcement Learning，IRL）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它試圖從觀察到的行為中推斷出隱藏的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，這種方法的目標(biāo)是找到一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，使得智能體在執(zhí)行某個(gè)任務(wù)時(shí)，其行為與觀察到的行為盡可能一致，逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心問(wèn)題是：給定一個(gè)觀察序列，如何找到一個(gè)最優(yōu)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，使得智能體在這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)下的行為與觀察到的行為最接近？
原理
1、問(wèn)題表述
逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本問(wèn)題是：給定一個(gè)觀察序列O = {o1, o2, …, om}，其中o表示智能體在某個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)，以及一個(gè)動(dòng)作序列A = {a1, a2, …, an}，其中a表示智能體在每個(gè)時(shí)刻采取的動(dòng)作，目標(biāo)是找到一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R，使得智能體在這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)下的行為與觀察到的行為最接近。
2、優(yōu)化目標(biāo)
逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化目標(biāo)是最大化觀察到的行為與預(yù)期行為的相似度，這可以通過(guò)最小化以下?lián)p失函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)：
L(R) = ∑∑P(o_t | O, R) * (π(o_t | O, R) α(a_t))2
P(o_t | O, R)表示在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R下，智能體在時(shí)刻t處于狀態(tài)o的概率；π(o_t | O, R)表示在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R下，智能體在時(shí)刻t選擇動(dòng)作a的概率；α(a_t)表示在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R下，智能體在時(shí)刻t實(shí)際采取的動(dòng)作。
3、算法
逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)的常用算法有最大熵IRL（MaxEnt IRL）和貝葉斯IRL（Bayesian IRL），這些算法通過(guò)迭代地更新獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)，直到收斂到一個(gè)最優(yōu)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。
應(yīng)用
逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下是一些典型的應(yīng)用場(chǎng)景：
1、機(jī)器人學(xué)：逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以幫助研究人員理解機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)所遵循的策略，從而設(shè)計(jì)更好的控制算法。
2、自動(dòng)駕駛：逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從大量的駕駛數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到人類駕駛員的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，從而幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更好地模擬人類駕駛行為。
3、人機(jī)交互：逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以幫助設(shè)計(jì)更符合人類習(xí)慣的交互界面，提高用戶體驗(yàn)。
4、游戲AI：逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從玩家的行為中學(xué)習(xí)到游戲的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，從而幫助游戲AI更好地適應(yīng)玩家的策略。
當(dāng)前題目：逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)：定義、原理和應(yīng)用
路徑分享：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpcpdhd.html
