I detta dokument presenteras en allmän ram för att utnyttja de neurala nätverkens representationskapacitet för att tillnärma komplexa, icke-linjära belöningsfunktioner i samband med att man löser problemet med omvänt förstärkande lärande (IRL). Vi visar i detta sammanhang att Maximum Entropy paradigm för IRL naturligt lämpar sig för effektiv utbildning av djupa arkitekturer. Vid testtillfället leder metoden till en beräkningsmässig komplexitet oberoende av antalet demonstrationer, vilket gör den särskilt lämplig för tillämpningar i scenarier för livslångt lärande. Vår strategi uppnår prestanda som står i proportion till den senaste tekniken på befintliga riktmärken samtidigt som den överskrider ett alternativt riktmärke baserat på mycket varierande belöningsstrukturer.Slutligen utvidgar vi den grundläggande arkitekturen -som motsvarar en förenklad underklass av helt konvolutionella neurala nätverk (FCNN) med bredd ett - till att omfatta större konvolutioner för att eliminera beroendet av förutberäknade rumsliga funktioner och arbete på råa input representationer.
REF använde FCN för att lösa problemet med omvänd förstärkning.
Maximum Entropy Deep Inverse Reinforcement Learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}