Mar, 2024
无模型熵正则化逆强化学习算法的收敛性
Convergence of a model-free entropy-regularized inverse reinforcement learning algorithm
Titouan Renard, Andreas Schlaginhaufen, Tingting Ni, Maryam Kamgarpour
TL;DR给定一个专家示范数据集，逆向强化学习（IRL）旨在恢复一个专家所优化的奖励。本研究提出了一种无模型算法来解决熵正则化的 IRL 问题。我们采用随机梯度下降算法更新奖励，并采用随机软策略迭代算法更新策略，假设可以访问一个生成模型，我们证明了我们的算法使用 O (1/ε^2) 个马尔可夫决策过程（MDP）样本能够恢复一个 ε- 最优奖励。此外，我们证明在 O (1/ε^4) 个样本情况下，所恢复的奖励对应的最优策略与专家策略在总变差距离上接近 ε。