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Jun, 2019
逆强化学习建模和解释现实世界中的人类风险决策
Modeling and Interpreting Real-world Human Risk Decision Making with Inverse Reinforcement Learning
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Quanying Liu, Haiyan Wu, Anqi Liu
TL;DR
使用反强化学习(IRL)模型人类决策行为,以理解人类在面临风险时的决策,提出历史状态对人类奖励函数具有影响力的假设,并设计反映这些因素的特征。结果表明,IRL是一种有效的刻画人类决策行为的工具,并帮助解释人类在面临风险决策中的心理过程。
Abstract
We model human decision-making behaviors in a
risk-taking
task using
inverse reinforcement learning
(IRL) for the purposes of understanding real human
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