När det gäller att stärka lärandet har det på senare tid gjorts framsteg mot säkerhet och ett starkt förtroende för politikens resultat. Men, enligt vår kunskap, inga metoder finns för att bestämma höga förtroende säkerhetsgränser för en given utvärdering politik i omvänd förstärkning inlärningsmiljö-där den sanna belöningsfunktionen är okänd och endast prover av expertbeteende ges. Vi föreslår en metod baserad på Bayesian Inverse Förstärkning Lärande som använder demonstrationer för att fastställa praktiska höga förtroende gränser för skillnaden i förväntad avkastning mellan varje utvärderingspolitik och expertens underliggande politik. Ett urvalsbaserat tillvägagångssätt används för att erhålla probabilistiska förtroendegränser med hjälp av det finansiella värdet vid riskmåttet. Vi utvärderar empiriskt vårt förslag bundet på en standard navigering uppgift för ett brett utbud av marksanning belöning funktioner. Empiriska resultat visar att våra föreslagna bundna ger betydande förbättringar jämfört med en standard funktionsräkningsbaserad metod: att ge exakta, snäva gränser även för ett litet antal bullriga demonstrationer.
Brown och Niekum REF föreslår en bayesisk provtagningsmetod för att ge tydliga gränsvärden för hög tillförlitlighet i imitationens inlärningsmiljö.
Efficient Probabilistic Performance Bounds for Inverse Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}