逆強化學習？逆強化學習是強化學習的一個分支，它反轉了傳統的學習方式。在強化學習中，我們已知目標（即獎勵函數），并尋找最佳策略以實現該目標。相反，逆強化學習試圖在觀察到智能體（如機器人或人）在環境中的行為后，推斷其潛在的目標或獎勵函數。在逆強化學習中，主要關注的是一個預先定義的狀態空間、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境時，往往面臨獎勵稀缺或定義困難的問題。以槍戰游戲為例，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。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，以此優化模型決策。這一過程基于一個關鍵原則：專家總是最優的。IRL 中，模型（actor）與環境互動，生成軌跡；隨后定義獎勵函數，使得專家軌跡得分高于模型軌跡。模型通過優化，逐漸接近專家行為。
IRL 類似于生成對抗網絡（GAN）的概念，其中模型扮演生成器角色，獎勵函數扮演判別器角色。兩者目標一致，即模型追求更接近專家的表現，獎勵函數則確保專家表現始終處于最高水平。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的機器學習技術，應用廣泛，包括自動駕駛、游戲智能、機器人控制等領域。其核心目標是通過觀察最優行為，推斷出獎勵函數，進而指導強化學習過程。本文將介紹IRL的定義、原理、挑戰及其與其他相關技術的關系。
逆強化學習的基本準則是學習一個獎勵函數，使得任何不同于專家策略的動作決策產生的損失盡可能大。IRL選擇獎勵函數來優化策略，并通過交替過程學習策略和推斷獎勵函數。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。
生成式對抗模仿學習（Generative Adversarial Imitation Learning, GAIL）是一種基于生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）的逆強化學習方法。GAIL利用判別器區分專家示范樣本與強化學習探索產生的新樣本，優化策略生成器，實現模仿專家技能的目標。整個優化流程通過最大化互信息建立模態隱變量與交互數據的關系，實現對多模態示教數據的模仿與逼近。
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，進而優化行為策略。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鍵方面。
最大熵逆向強化學習是逆向強化學習領域的一個重要方法。它通過構建一個模型來估計專家軌跡的log-probability，目標是最優化這一模型參數，以使得專家軌跡在該模型下的概率最大化。為了求解參數，通過動態規劃方法計算軌跡訪問狀態的概率，然后對參數求導以優化目標函數。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，特別是在環境動力學未知的情況下。為了克服這一挑戰，Guided Cost Learning（GCL）方法應運而生。GCL采用無模型強化學習技術先學習出當前獎勵設置下的最優策略，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）則將生成對抗網絡（GAN）與模仿學習結合，為逆向強化學習提供了理論基礎和實踐方法。
神經逆向強化學習(NIRL)是一種處理未知回報函數的決策問題方法，它通過觀察專家的示范軌跡，推斷出隱含的回饋函數，以便讓機器學習到最優策略。核心概念是馬爾科夫決策過程(馬爾可夫過程)，包括狀態、動作、轉移概率和回饋函數等要素。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，策略通常通過神經網絡（NN）來表示，通過神經網絡的輸出計算動作值函數Q，以確定在給定狀態下的最優動作選擇。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。通過損失函數和優化算法（如梯度下降），NIRL迭代地更新神經網絡權重θ，從而構建出回報函數，再結合其他強化學習算法（如SARSA）更新Q值，并用以調整網絡權重。
整個流程包括確定專家示范的特征期望、隨機初始化策略、循環優化策略、更新權值和Q值，直到找到預測正確率最高的最優策略。簡而言之，NIRL通過神經網絡和逆向學習機制，解碼出未知環境中的最優行為路徑。
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。IRL允許智能體通過專家示范（expert trajectories）學習解決復雜問題。應用領域通常具有難以準確量化的獎勵函數，而專家已能有效完成任務。
自動駕駛是IRL的一個典型應用場景。假設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引導決策的復雜情況，如“撞到人”、“繞開交通擁堵路段”等，設計獎勵函數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。
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，該函數可以指導智能體收斂到與專家行為相似的策略。這使得IRL在那些難以設計明確獎勵函數的領域中具有廣泛的應用潛力。
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域的應用。
以上就是逆強化學習的全部內容，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的領域，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域奠定了基礎，其目標是通過數據逆向推導出能夠指導控制任務的獎勵函數。經典方法如特征匹配。
