Nov, 2022
最大熵深度逆强化学习评估城市感知安全性
Evaluating the Perceived Safety of Urban City via Maximum Entropy Deep
Inverse Reinforcement Learning
TL;DR通过借鉴城市感知的专家评估政策，我们提出了一种新颖的基于IRL的框架来预测城市安全，并恢复相应的奖励函数，使用强化学习(MDP)来解决问题，并建立了一个基于众包的数据集SmallCity进行了研究。我们的结果表明，IRL在这个领域有着广阔的前景。