李宏毅机器学习&深度学习课程|概述强化学习5:如何从示范中学习?

如何训练agent与环境互动:讨论了在没有reward的情况下,如何训练agent与环境互动。在现实环境中定义reward可能困难,但可以凭人类智慧设定reward。若reward设定不当,机器可能展现出意想不到的行为。通过机器公敌和摆盘子的例子,说明了reward的重要性和影响。

imitation learning的问题:imitation learning是一种无奖励学习方法,通过人类示范来指导agent学习。但是复制人类行为可能会遇到问题,例如机器无法处理人类未经历的情况,以及不需要完全模仿人类每个行为。因此,在imitation learning中需要解决这些问题。

机器学习中的行为复制问题:讨论了机器学习中的行为复制问题,指出机器只能完全模仿老师的行为,但可能无法区分学习的重要与不重要。介绍了逆强化学习技术,让机器自行确定奖励,通过专家示范和环境推断奖励函数,再用传统学习算法进行训练。强调了学习复杂奖励函数的挑战。

逆强化学习的基本概念:介绍了逆强化学习的基本概念,通过模仿老师的行为并根据reward function不断更新actor的参数,最终得到一个能够评估老师行为的reward function。整个过程类似于生成对抗网络中的生成器和判别器的训练过程。

训练机械手臂的过程:介绍了使用 inverse reinforcement learning 技术来训练机械手臂的过程。通过示范给机器看,让机器学会模仿人类的动作,实现复杂的任务,如摆盘子。这种技术可以让机器学习到专家的行为,从而提高机器的智能。

通过演示教导机器学习:讲述了如何通过演示的方式教导机器学习,让机器能够通过观察画面中的行为来学习并达到目标。训练过程中,机器会自行设定目标并努力实现,类似于人们自我设定目标并努力达成的过程。同时,讨论了使用强化学习方法如何让机器学到比人类更好的方法。

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