Förstärkt lärande ger en kraftfull och allmän ram för beslutsfattande och kontroll, men dess tillämpning i praktiken hindras ofta av behovet av omfattande funktions- och belöningsteknik. Djup förstärkning inlärningsmetoder kan ta bort behovet av explicit konstruktion av policy eller värdefunktioner, men kräver fortfarande en manuellt specificerad belöning funktion. Invers förstärkning lärande håller löftet om automatisk belöning förvärv, men har visat sig exceptionellt svårt att tillämpa på stora, högdimensionella problem med okänd dynamik. I detta arbete föreslår vi AIRL, en praktisk och skalbar omvänt förstärkning lärande algoritm baserad på en kontradiktorisk belöning lärande formulering. Vi visar att AIRL kan återställa belöningsfunktioner som är robusta till förändringar i dynamiken, vilket gör att vi kan lära oss policyer även under betydande variation i miljön sett under utbildningen. Våra experiment visar att AIRL i hög grad överträffar tidigare metoder i dessa överföringsinställningar.
AIRL REF, EAIRL [36] använder detta för att återvinna belöningar.
Learning Robust Rewards with Adversarial Inverse Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}