Abstrakt. I detta dokument tar vi upp problemet med att lära sig en politik från demonstration. Om vi antar att den politik som ska läras är den optimala politiken för en underliggande MDP föreslår vi ett nytt sätt att utnyttja den underliggande MDP-strukturen i ett kärnbaserat tillvägagångssätt. Vårt föreslagna tillvägagångssätt bygger på insikten att MDP-strukturen kan inkapslas i ett lämpligt tillstånd-rymdmått. I synnerhet visar vi att vi, med hjälp av MDP-mått, kan kasta problemet med att lära sig från demonstration som ett klassiskt problem och uppnå liknande generalisering prestanda som metoder baserade på omvänd förstärkning lärande till en mycket lägre online beräkningskostnad. Vår metod kan också uppnå överlägsen generalisering än andra övervakade inlärningsmetoder som inte beaktar MDP-strukturen.
Melo och Lopes REF använder en övervakad inlärningsmetod för att lära sig en optimal policy genom att utnyttja MDP:s struktur och använda en kärnbaserad metod.
Learning from Demonstration Using MDP Induced Metrics
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}