Pythonではじめる逆強化学習 - Qiita

1. はじめに 本記事ではこの論文で提案されている逆強化学習の基礎的な手法であるMaximum Entropy IRLを解説していきます。逆強化学習は強化学習をベースにしており、理解するためには強化学習の基礎知識が必要です。強化学習の基礎部分に不安がある方は、必要な基礎知識を前の記事でまとめましたのでよろしければそちらをご覧ください。 2. 逆強化学習とは 逆強化学習の目的は、優秀なエージェント(エキスパート)の行動軌跡$\zeta$から、報酬関数$R(s)$を求めることです。エキスパートはあるタスクを達成できるエージェントです。行動軌跡とは、エキスパートの一連の行動を表す状態と行動のペアの系列のことです。式で次のように表すことができます。 $$ \zeta = \{(s_1,a_1),(s_2,a_2),\cdots,(s_t,a_t),\cdots,(s_T,a_T)\} $$ $s$

[sh19910711]

"逆強化学習: 強化学習をベース + 理解するためには強化学習の基礎知識が必要 / 理解しやすくするため、報酬関数が既知でタスクとして簡単なOpenAI GymのFrozenLakeを扱います" 2018