Belöningsfunktioner är en viktig del av många robotinlärningsmetoder, men att definiera sådana funktioner är fortfarande ett svårt problem i många praktiska tillämpningar. För uppgifter som att gripa tag finns det inga tillförlitliga åtgärder för att lyckas. Att definiera belöningsfunktioner för hand kräver omfattande uppgiftskunskap och leder ofta till oönskat framträdande beteende. Istället föreslår vi att lära sig belöningsfunktionen genom aktivt lärande, att fråga mänskliga experter kunskap för en delmängd av agentens rollouts. Vi introducerar ett ramverk, där en traditionell inlärningsalgoritm samverkar med belöningen lärande komponenten, så att utvecklingen av handlingen eleven styr frågor belöningen eleven. Vi demonstrerar resultat av vår metod på en robot grepp uppgift och visar att den inlärda belöning funktion generaliserar till en liknande uppgift.
Relaterat till vår metod, Daniel et al. REF föreslår att man lär sig belöningar från aktiva frågor som framkallar numeriska poäng.
Active Reward Learning
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}