Imitation lära av sekventiell, målriktat beteende av standard övervakade tekniker är ofta svårt. Vi ramar in lärande sådana beteenden som en maximal marginal strukturerad förutsägelse problem över ett utrymme av politik. I detta tillvägagångssätt lär vi oss kartläggningar från funktioner till kostnader så en optimal policy i en MDP med dessa kostnader efterliknar expertens beteende. Vidare visar vi ett enkelt, bevisbart effektivt tillvägagångssätt för strukturerat maximal marginalinlärning, baserat på subgradientmetoden, som utnyttjar befintliga snabba algoritmer för att dra slutsatser. Även om tekniken är allmän, är den särskilt relevant i problem där A* och dynamiska programmeringsstrategier gör lärandepolitik lätt att hantera i problem bortom begränsningarna i en QP-formulering. Vi visar vår strategi tillämpas på ruttplanering för utomhus mobila robotar, där beteendet en designer önskar en planerare att utföra är ofta klart, samtidigt som specificera kostnadsfunktioner som skapar detta beteende är en mycket svårare uppgift.
I REF beskrivs problemet som en strukturerad maximal marginalförutsägelse.
Maximum margin planning
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}