Abstrakt. Invändigt förstärkande lärande tar upp det allmänna problemet med att återställa en belöningsfunktion från prover av en politik som tillhandahålls av en expert/demonstrator. I detta dokument introducerar vi aktivt lärande för omvänt förstärkande lärande. Vi föreslår en algoritm som tillåter agenten att fråga demonstratorn efter prover vid specifika tillstånd, istället för att förlita sig enbart på prover som tillhandahålls vid godtyckliga tillstånd. Syftet med vår algoritm är att uppskatta belöningsfunktionen med liknande noggrannhet som andra metoder från litteraturen och samtidigt minska mängden policyprover som krävs av experten. Vi diskuterar också användningen av vår algoritm i högre dimensionella problem med hjälp av både Monte Carlo och gradientmetoder. Vi presenterar illustrativa resultat av vår algoritm i flera simulerade exempel på olika komplexiteter.
Till exempel, aktiv invers förstärkning inlärning REF ) föreslogs som gör det möjligt för agenten att fråga demonstrator för prover vid specifika tillstånd, i stället för att förlita sig endast på prover som tillhandahålls i "arbiträra" tillstånd.
Active learning for reward estimation in inverse reinforcement learning
{'venue': 'IN: EUROPEAN CONFERENCE ON MACHINE LEARNING (ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}