逆向强化学习：从专家行为中推断奖励函数

最新推荐文章于 2025-03-26 18:08:25 发布
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分类专栏： AI大模型应用入门实战与进阶 AI大模型应用开发实战代码案例详解 大数据与AI人工智能大模型MCP&A2A深度研究 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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本文介绍了逆向强化学习（IRL）的概念和优势，它能从专家行为中学习奖励函数，解决传统强化学习中奖励函数定义困难的问题。IRL包括最大熵IRL和学徒学习等算法，广泛应用于机器人控制、自动驾驶和游戏AI等领域。IRL未来将面临奖励函数复杂性、数据效率和泛化能力的挑战。

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1. 背景介绍

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 已成为人工智能领域研究的热点之一，其核心思想是通过与环境的交互学习最优策略。传统的强化学习方法通常需要预先定义奖励函数，用于衡量智能体在环境中的表现。然而，在许多实际应用中，奖励函数难以定义或难以准确描述任务目标。

逆向强化学习 (Inverse Reinforcement Learning, IRL) 作为一种新兴的技术，旨在从专家的示范行为中学习奖励函数。通过观察专家如何完成任务，IRL 模型可以推断出专家隐含的奖励函数，从而指导智能体学习类似的行为。

1.1 强化学习的局限性

  • 奖励函数定义困难: 在复杂的任务中，奖励函数难以定义或难以准确描述任务目标。例如，在自动驾驶中，很难用一个简单的数值来衡量驾驶行为的好坏。
  • 奖励稀疏: 在某些任务中，奖励信号可能非常稀疏，导致智能体难以学习有效的策略。例如，在机器人控制任务中，只有当机器人完成最终目标时才能获得奖励。
  • 奖励函数设计偏差: 人工设计的奖励函数可能存在偏差，导致智能体学习到非预期的行为。

1.2 逆向强化学习的优势

  • 无需预定义奖励函数:
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逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-31 3446
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是机器学习和人工智能领域中一个重要的研究方向。它的出现源于这样一个问题：在许多实际应用场景中，我们往往能够观察到专家或人类的行为，但却难以直接定义或量化这些行为背后的奖励函数。传统的强化学习假设奖励函数是已知的，而逆强化学习则试图从观察到的行为中推断出潜在的奖励函数。逆强化学习的概念最早由Stuart Russell在1998年提出，但直到2000年代中期才开始受到广泛关注。
强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习：理论与实践
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
12-12 1138
强化学习，逆强化学习，强化学习算法，逆强化学习算法，深度强化学习，应用场景 1. 背景介绍 在人工智能领域，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为一种模仿人类学习的智能算法，近年来取得了显著进展，并在机器人控制、游戏 AI、推荐系统等领域展现出强大的
模仿学习：逆向强化学习(Inverse Reinforcement Learning， IRL)
qq_40206371的博客
05-31 5814
1 逆向强化学习的基本设定 1.1 智能体&奖励 IRL 假设智能体可以与环境交互，环境会根据智能体的动作更新状态，但是不会给出奖励。 这种设定非常符合物理世界的实际情况。 ——>比如人类驾驶汽车，与物理环境交互，根据观测做出决策，得到上面公式中轨迹，轨迹中没有奖励。 是不是汽车驾驶问题中没有奖励呢？ ——>其实是有奖励的。避免碰撞、遵守交通规则、尽快到达目的地，这些操作背后都有 隐含的奖励，...
PyTorch 深度学习实战（25）：逆向强化学习（Inverse RL）
最新发布
m0_60414444的博客
03-26 1849
逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）旨在，而非直接学习策略。
逆向强化学习
lrt366的博客
06-09 6152
摘录自：https://blog.csdn.net/philthinker/article/details/79778271 概述 我们先介绍下逆向强化学习的概念预分类： 什么是逆向强化学习呢？当完成复杂的任务时，强化学习的回报函数很难指定，我们希望有一种方法找到一种高效可靠的回报函数，这种方法就是逆向强化学习。我们假设专家在完成某项任务时，其决策往往是最优的或接近最优的，当所有的策略产生的累积...
漫谈逆向强化学习 - A Brief Review to Inverse Reinforcement Learning
aaronmorgan的博客
01-31 1361
https://blog.csdn.net/philthinker/article/details/79778271
将逆向课程生成用于强化学习：伯克利新研究让智能体掌握全新任务
机器之心
12-24 2333
强化学习是当前人工智能领域最炙手可热的技术之一。近日，伯克利人工智能研究实验室（BAIR）博客介绍了一种用于强化学习智能体的逆向课程生成（Reverse Curriculum Generation）方法。该方法可以帮助智能体实现更有效的学习，乃至完成其它强化学习智能体无法实现的任务。本研究的论文已经在机器人学习会议（CoRL 2017）上发表，项目代码也已经开源。
深度逆向强化学习研究综述.pdf
08-19
- 从非专家轨迹中恢复回报函数：即使专家数据难以获取，也能通过分析非专家数据来推断出奖励函数。 深度逆向强化学习在算法、理论和应用方面均存在一定的问题，同时也为其提供了发展方向。算法层面，深度逆向强化...
掌握Python逆向强化学习：基础方法与实践指南
逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是一种机器学习技术，它旨在从专家的演示中推断出奖励函数。这种技术与传统的强化学习不同，后者通常是通过试错学习以最大化累计奖励。IRL的关键在于，它...
强化学习进阶【逆强化学习】
小小何先生的学习之旅
08-28 7088
  最早的模仿学习是行为克隆，行为克隆的方法只能模仿轨迹，无法进行泛化。而逆向强化学习是从专家（人为）示例中学到背后的回报函数，能泛化到其他情况，因此属于模仿到了精髓。 [1] Apprenticeship learning via inverse reinforcement learning （2004年 学徒学习） [2] Maximum Margin Planning (2006年 最大边际规划) [3] Inverse reinforcement learning through structur
逆强化学习算法的概述By Abbeel
07-24
2004年Abbeel在ICML上发表的逆向强化学习之后，近几年来又出现许多优秀的逆向强化学习算法，这篇文档介绍了逆向强化学习的整体概要和近几年的发展状况。
逆强化学习（IRL）
2401_83542592的博客
07-05 2475
逆向强化学习的优化目标是最大化观察到的行为与预期行为（在推断出的奖励函数下）的相似度。这通常通过最小化一个损失函数来实现，该损失函数衡量了智能体在推断出的奖励函数下的行为与观察到的专家行为之间的差异。
【强化学习】逆强化学习概念
Luminous_song的博客
10-10 2355
IRL基础算法理论
西瓜书笔记16-2:逆强化学习
越开源越幸运
01-25 7196
目录 逆强化学习概述 强化学习与逆强化区别 逆向强化学习分类 学徒学习 学徒学习思想 相关定义 算法描述 学徒算法找最优策略\( \tilde{\pi} \) 逆强化学习概述 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26682811 强化学习与逆强化区别 强化学习是求累积回报期望最大时的最优策略，在求解过程中立即回报是人为给定的。 人在完成具体任务时, 指定回报函数的方法是从人的示例中学到隐形的回报函数 逆向强化假设: 专家在完成某项任务时，其决策往往是
2024年Go最全【LeetCode刷题日记】507(1)，Golang初级开发是如何一步步成为高级开发
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链接：https://leetcode-cn.com/problems/perfect-number。著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。1, 2, 4, 7, 和 14 是 28 的所有正因子。解释：28 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14。来源：力扣（LeetCode）输入：num = 8128。输入：num = 496。输入：num = 6。输入：num = 2。
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本人从开始学习逆向已经有一段时间了，感觉逆向是一门很深的学问，需要长时间的积累和足够的耐心和细心。 下面是我个人的一些总结，还请大家指点。学习逆向是需要一定的汇编基础，学习汇编就想是学习一门外语，它的指令就像是单词一样，只有理解了这些单词的意思才可以理解汇编的代码的含义，由于汇编器/反汇编器的不同，现在x86汇编代码主要分为Intel和AT&T汇编，这两者在语法方面存在一定的差异，建议先从Inte
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这一篇文章主要是对程序中的循环结构做一个讲解，这三大基础的循环在逆向分析中十分重要，另外还有三个程序包括其源代码、汇编代码及其逆向过程做一个分析 补充一些指令及基础知识 imul src 带符号乘 idiv src 带符号除 mul src div src dec dest 自减 inc dest 自加 int 中断指令 两常数相加是，编译器在编译期间就计算出了两
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逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）的一个子领域，它的目标是从专家的行为中学习策略。在传统的强化学习中，智能体通过与环境交互，根据奖励信号来学习一个策略。而在逆强化学习中，我们没有直接的奖励信号，而是通过观察专家的行为来推断出奖励函数，从而学习到一个与专家类似的策略。逆强化学习作为强化学习的一个重要子领域，在许多实际应用场景中都取得了显著的成功。
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