逆向强化学习：定义、原理和应用

定义 逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning，IRL）是一种机器学习方法，它试图从观察到的行为中推断出隐藏的奖励函数，这种方法的目标是找到一个奖励函数，使得智能体在执行某个任务时，其行为与观察到的行为尽可能一致，逆向强化学习的核心问题是：给定一个观察序列，如何找到一个最优的奖励函数，使得智能体在这个奖励函数下的行为与观察到的行为最接近？ 原理 1、问题表述...