Abstrakt. Vi generaliserar problemet med omvänd förstärkningsinlärning till flera uppgifter, från flera demonstrationer. Var och en kan representera en expert som försöker lösa en annan uppgift, eller som olika experter som försöker lösa samma uppgift. Vårt huvudsakliga bidrag är att formalisera problemet som statistisk preferens som framkallar, via ett antal strukturerade tidigare, vars form fångar våra förutfattade meningar om relationen mellan olika uppgifter eller expertpolitik. Genom att göra detta inför vi en prioritering om optimal politik, vilket är mer naturligt att specificera. Vi visar att vårt ramverk gör att vi inte bara kan lära oss att effektivt från flera experter utan också effektivt skilja mellan målen för var och en. Möjliga tillämpningar inkluderar analys av de inneboende motiven hos ämnen i beteendeexperiment och lärande från flera lärare.
I REF generaliseras IRL till flera uppgifter från flera demonstrationer genom att formalisera det som en statistisk preferens.
Bayesian multitask inverse reinforcement learning
{'venue': 'Recent Advances in Reinforcement Learning LNCS 7188, pp. 273-284, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}