Вопрос или проблема
Обратное обучение с подкреплением (IRL) — это задача, которая может извлекать вознаграждение из поведения других агентов. Большинство парадигм IRL предполагают, что динамика окружающей среды известна, то есть вероятность перехода и политика агента заданы.
Однако в моей задаче вероятность перехода и специфическая политика агентов неизвестны, и единственное, что у меня есть, — это множество выборок траекторий, состоящих из последовательностей состояний и действий. Так как же можно выполнить IRL в такой задаче? На данный момент единственным примером является типичное линейное IRL, обсуждаемое AY.Ng (Algorithms for Inverse Reinforcement Learning). Однако решение кажется неэлегантным, поскольку нам все еще нужно определить набор политик в качестве эталона, что не является детерминированным.
Существует ли единая структура для выполнения задачи IRL только с выборками траекторий? Непараметрический метод может быть лучшим решением.
Я также изучаю это. Две работы, которые я нашел и которые могут быть полезными:
1. Structured Classification for Inverse Reinforcement Learning
2. A Cascaded Supervised Learning Approach to Inverse Reinforcement Learning
Ответ или решение
Обратное обучение с подкреплением с использованием только траекторий
Обратное обучение с подкреплением (IRL) представляет собой метод, позволяющий выявить функцию награды на основе поведения другого агента. В традиционных подходах к IRL принято считать, что известны динамика окружения, вероятностный переход и политика агента. Однако, в вашем случае данные о вероятностных переходах и конкретной политике отсутствуют, и есть только набор образцов траекторий, в которых представлены последовательности состояний и действий.
Проблематика
Когда известно, что IRL неполноценен без явных метрик среды, у нас остаётся ряд вопросов:
- Как можно извлечь полезную информацию из неполных данных?
- Можно ли разработать универсальную методологию для IRL без чётко заданных политик?
Подходы к решению задачи
Для решения задачи IRL без известной динамики и политики, можно рассмотреть несколько подходов:
-
Непараметрические методы:
Непараметрические методы могут быть более подходящими, так как они не требуют предположений о форме функции награды или распределении политик. Один из концептов заключается в использовании методов машинного обучения, таких как Kernel Density Estimation, для создания функции награды на основе плотности распределения действий в пространстве состояний. -
Методы на основе обучения с учителем:
Обсуждаемые вами исследования, такие как "Structured Classification for Inverse Reinforcement Learning" и "Cascaded Supervised Learning Approach", могут предложить многообещающие идеи. Эти подходы применяют классификацию или каскадное обучение для извлечения функций награды, используя структуры классов, основанные на траекториях. Это даёт возможность использовать свойства классов, чтобы сделать выводы о наградах. -
Эмпирические исследования:
Методология, основанная на анализе собранных траекторий, может помочь в создании предположений о структуре функции награды. Вы можете провести кластеризацию траекторий, чтобы выделить общие паттерны поведения и использовать эти паттерны для выведения функции награды. -
Интеграция структурных методов:
Использование структурных методов может помочь выявить закономерности в обучении агентов. Кроме того, структуриальные подходы могут различать различные уровни сложности в поведении и соответственно более точно выделять функцию награды.
Применение и разработка
Для реализации и экспериментирования с вышеперечисленными подходами, возможно, потребуются следующие шаги:
- Сбор траекторий: Структурируйте или визуализируйте собранные данные для лучшего понимания паттернов поведения.
- Выбор алгоритма: Исследуйте предложенные статьи и выберите один или несколько методов, которые могут быть применимы к вашей задаче.
- Оценка результатов: Используйте подходящие метрики для оценки качества полученной функции награды по сравнению с ожидаемым поведением агентов.
Заключение
Хотя задача обратного обучения с подкреплением с использованием только образцов траекторий представляет собой непростую задачу, современные методы, включая непараметрические и каскадные подходы, могут значительно улучшить возможность извлечения наградной функции. Важно оставаться в курсе новых исследований в данной области, поскольку они могут предложить свежие идеи и более эффективные алгоритмы.