逆強化學習？逆強化學習是強化學習的一個分支，它反轉(zhuǎn)了傳統(tǒng)的學習方式。在強化學習中，我們已知目標（即獎勵函數(shù)），并尋找最佳策略以實現(xiàn)該目標。相反，逆強化學習試圖在觀察到智能體（如機器人或人）在環(huán)境中的行為后，推斷其潛在的目標或獎勵函數(shù)。在逆強化學習中，主要關(guān)注的是一個預先定義的狀態(tài)空間、那么，逆強化學習？一起來了解一下吧。
強化學習在處理復雜環(huán)境時，往往面臨獎勵稀缺或定義困難的問題。以槍戰(zhàn)游戲為例，僅在特定事件如擊殺或被擊殺時才有獎勵，這不足以引導模型學習。為解決此問題，人類需主動添加額外獎勵，如移動、撿取物品、生存等，以彌補實際游戲中獎勵的不足。
有時，定義獎勵本身就是挑戰(zhàn)。考慮機器人避免傷害他人、不坐視他人受傷害，同時保護自身的情況。此任務(wù)下，定義獎勵以引導正確行為變得復雜。模仿學習則是一種可行解決方案，通過觀察專家的示范，模型可以學習到一系列細粒度動作組合，形成有效策略。然而，模仿學習也有局限性，如難以覆蓋所有可能場景，模型可能學到過多非關(guān)鍵信息。
為解決上述問題，引入逆向強化學習（IRL）。IRL 通過分析專家行為，自動學習出一個獎勵函數(shù)，以此優(yōu)化模型決策。這一過程基于一個關(guān)鍵原則：專家總是最優(yōu)的。IRL 中，模型（actor）與環(huán)境互動，生成軌跡；隨后定義獎勵函數(shù)，使得專家軌跡得分高于模型軌跡。模型通過優(yōu)化，逐漸接近專家行為。
IRL 類似于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的概念，其中模型扮演生成器角色，獎勵函數(shù)扮演判別器角色。兩者目標一致，即模型追求更接近專家的表現(xiàn)，獎勵函數(shù)則確保專家表現(xiàn)始終處于最高水平。這種自上而下的學習方式，有助于模型學習到更加高效、合理的策略。
逆強化學習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是一種從行為中學習目標函數(shù)的機器學習技術(shù)，應(yīng)用廣泛，包括自動駕駛、游戲智能、機器人控制等領(lǐng)域。其核心目標是通過觀察最優(yōu)行為，推斷出獎勵函數(shù)，進而指導強化學習過程。本文將介紹IRL的定義、原理、挑戰(zhàn)及其與其他相關(guān)技術(shù)的關(guān)系。
逆強化學習的基本準則是學習一個獎勵函數(shù)，使得任何不同于專家策略的動作決策產(chǎn)生的損失盡可能大。IRL選擇獎勵函數(shù)來優(yōu)化策略，并通過交替過程學習策略和推斷獎勵函數(shù)。最早期的逆強化學習方法由Andrew Y.Ng與Pieter Abbeel于2004年提出，核心思想是學習一個能夠使得專家策略下的軌跡的期望回報遠高于非專家策略的獎勵函數(shù)。
生成式對抗模仿學習（Generative Adversarial Imitation Learning, GAIL）是一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks, GANs）的逆強化學習方法。GAIL利用判別器區(qū)分專家示范樣本與強化學習探索產(chǎn)生的新樣本，優(yōu)化策略生成器，實現(xiàn)模仿專家技能的目標。整個優(yōu)化流程通過最大化互信息建立模態(tài)隱變量與交互數(shù)據(jù)的關(guān)系，實現(xiàn)對多模態(tài)示教數(shù)據(jù)的模仿與逼近。
逆向強化學習（Inverse Reinforcement Learning）是一種獨特的學習方式，它旨在通過觀察專家的行為來推斷背后的獎勵函數(shù)，進而優(yōu)化行為策略。與其他強化學習方法不同，逆向強化學習并非直接模仿行為，而是深入理解行為背后的原因。以下是逆向強化學習的幾個關(guān)鍵方面。
最大熵逆向強化學習是逆向強化學習領(lǐng)域的一個重要方法。它通過構(gòu)建一個模型來估計專家軌跡的log-probability，目標是最優(yōu)化這一模型參數(shù)，以使得專家軌跡在該模型下的概率最大化。為了求解參數(shù)，通過動態(tài)規(guī)劃方法計算軌跡訪問狀態(tài)的概率，然后對參數(shù)求導以優(yōu)化目標函數(shù)。這一過程涉及一系列迭代步驟，最終生成最大熵逆向強化學習算法。
然而，在某些復雜情況下，最大熵逆向強化學習可能無法適用，特別是在環(huán)境動力學未知的情況下。為了克服這一挑戰(zhàn)，Guided Cost Learning（GCL）方法應(yīng)運而生。GCL采用無模型強化學習技術(shù)先學習出當前獎勵設(shè)置下的最優(yōu)策略，然后通過該策略采集軌跡進行無偏估計。同時，引入重要性采樣技術(shù)來處理策略估計的偏差問題，從而改進了最大熵逆向強化學習的性能。
Generative Adversarial Imitation Learning（GAIL）則將生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）與模仿學習結(jié)合，為逆向強化學習提供了理論基礎(chǔ)和實踐方法。
神經(jīng)逆向強化學習(NIRL)是一種處理未知回報函數(shù)的決策問題方法，它通過觀察專家的示范軌跡，推斷出隱含的回饋函數(shù)，以便讓機器學習到最優(yōu)策略。核心概念是馬爾科夫決策過程(馬爾可夫過程)，包括狀態(tài)、動作、轉(zhuǎn)移概率和回饋函數(shù)等要素。逆向強化學習的目標是找到一個策略π，最大化期望的累計折扣回饋。
在NIRL中，策略通常通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）來表示，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出計算動作值函數(shù)Q，以確定在給定狀態(tài)下的最優(yōu)動作選擇。學習過程中，先對專家示范進行處理，如最大后驗概率預處理，確保選取的動作盡可能接近專家。通過損失函數(shù)和優(yōu)化算法（如梯度下降），NIRL迭代地更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重θ，從而構(gòu)建出回報函數(shù)，再結(jié)合其他強化學習算法（如SARSA）更新Q值，并用以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。
整個流程包括確定專家示范的特征期望、隨機初始化策略、循環(huán)優(yōu)化策略、更新權(quán)值和Q值，直到找到預測正確率最高的最優(yōu)策略。簡而言之，NIRL通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和逆向?qū)W習機制，解碼出未知環(huán)境中的最優(yōu)行為路徑。
逆強化學習（IRL）是一種算法，它在給定策略或操作示范的情況下，反向推導出馬爾可夫決策過程（MDPs）的獎勵函數(shù)。IRL允許智能體通過專家示范（expert trajectories）學習解決復雜問題。應(yīng)用領(lǐng)域通常具有難以準確量化的獎勵函數(shù)，而專家已能有效完成任務(wù)。
自動駕駛是IRL的一個典型應(yīng)用場景。假設(shè)目標是讓智能體學習如何開車，簡單案例是讓智能體選擇多條路徑中從A點到B點的最短路徑，并根據(jù)路程長短給予獎勵，從而迭代得到一個找到最短路徑的算法。然而，對于難以用獎勵函數(shù)引導決策的復雜情況，如“撞到人”、“繞開交通擁堵路段”等，設(shè)計獎勵函數(shù)引導智能體達到與人類（如出租車司機）相似的駕駛策略變得困難。相反，IRL允許我們從人類（如出租車司機）的行為中反向推導出一個能指導智能體學習類似策略的獎勵函數(shù)。
IRL的基本思想是通過專家示范來估計或近似一個獎勵函數(shù)，該函數(shù)可以指導智能體收斂到與專家行為相似的策略。這使得IRL在那些難以設(shè)計明確獎勵函數(shù)的領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用潛力。
具體實例和理論研究可參考論文筆記：閱讀筆記 - IRL - Ng, 2000, ICML。此論文深入探討了逆強化學習的基本原理及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。
以上就是逆強化學習的全部內(nèi)容，逆強化學習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）探索的是從專家行為中學習獎勵函數(shù)的領(lǐng)域，旨在理解和模仿最佳策略。Abbeel等人在2000至2004年間的工作為這一領(lǐng)域奠定了基礎(chǔ)，其目標是通過數(shù)據(jù)逆向推導出能夠指導控制任務(wù)的獎勵函數(shù)。經(jīng)典方法如特征匹配。
