Förstärkning av lärandet har visat sig lovande när det gäller utbildningspolitik som kan lösa komplexa problem. Det kan dock vara svårt att manuellt specificera en bra belöningsfunktion, särskilt för invecklade uppgifter. Inversa förstärkningslärande erbjuder ett användbart paradigm för att lära sig den underliggande belöningsfunktionen direkt från expertdemonstrationer. Men i verkligheten kan demonstrationernas corpus innehålla banor som härrör från en mångfald av underliggande belöningsfunktioner snarare än en enda. Därför är det bra att tänka sig en sådan nedbrytning om man lär sig omvänt. Alternativen för att stärka lärandet är särskilt utformade för att bryta ned politiken i ett liknande ljus. Vi utvidgar därför ramen för alternativen och föreslår en metod för att samtidigt återvinna belöningsalternativ utöver de politiska alternativen. Vi använder oss av kontradiktoriska metoder för att lära oss gemensamma belöningspolicyalternativ med hjälp av endast observerade expertstater. Vi visar att detta tillvägagångssätt fungerar bra i både enkla och komplexa kontinuerliga kontrolluppgifter och visar betydande prestandaökningar i enstaka överföringslärande.
Alternativet REF, som innehåller politiska alternativ till ramverket GAIL, formulerar en metod för att lära gemensamma belöningspolicyalternativ med kontradiktoriska metoder i IRL.
OptionGAN: Learning Joint Reward-Policy Options using Generative Adversarial Inverse Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}