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【Python深度学习】逆强化学习(IRL):通俗揭开学习背后的奥秘

逆强化学习:揭开学习背后的奥秘

1. 引言

当我们谈论人工智能(AI)时,很多人第一时间会想到强化学习。强化学习是一种让智能体通过与环境的互动,逐渐学习到如何做出最优决策的学习方法。然而,有一种更加神奇的学习方式叫做 逆强化学习(Inverse Reinforcement Learning,IRL),它的目标并不是直接找到最优策略,而是 推测出背后的目标或奖励函数。换句话说,我们观察智能体如何行动反过来推测它们是根据什么样的奖励进行行动的。

这篇文章将带你走进逆强化学习的世界,用通俗的语言解释其核心概念和应用。


2. 什么是逆强化学习?

逆强化学习的核心问题是:给定智能体的行为,能否推断出它追求的目标或奖励是什么?

举个例子:假设你观察一个老练的司机在开车,他在不同的交通状况下作出了许多决策,例如转弯、减速、加速等。你并不知道他是如何做出这些决策的&#x

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