I detta dokument presenteras en enkel men ändå allmän ram för att använda djupa arkitekturer för att lösa problemet med omvänt förstärkande lärande (IRL). I synnerhet föreslår vi att man utnyttjar de djupa nätverkens representationskapacitet och gynnsamma beräkningskomplexitet för att tillnärma komplexa, icke-linjära belöningsfunktioner i scenarier med stora tillståndsutrymmen. Detta leder till en ram med förmågan att göra belöningsprognoser i konstant tid snarare än att skala kubiskt i antalet observerade statliga belöningar. Dessutom visar vi att IRL:s maximala entropiparadigm naturligt lämpar sig för effektiv utbildning av djupa arkitekturer. Metoden överträffar den senaste tekniken när det gäller ett nytt riktmärke med en komplex underliggande belöningsstruktur som representerar ett starkt samspel mellan funktioner, samtidigt som den uppvisar resultat som står i proportion till de senaste metoderna på ett antal fastställda riktmärken med jämförelsevis låg komplexitet.
REF använder ett flerskikts neuralt nätverk för att representera icke-linjära belöningsfunktioner.
Deep Inverse Reinforcement Learning.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}