网站安全建设管理制度,网站备案 核验单,wordpress付费附件,晋江网站建设哪家好1.逆强化学习的理论框架 1.teacher的行为被定义成best 2.学习的网络有两个#xff0c;actor和reward 3.每次迭代中通过比较actor与teacher的行为来更新reward function#xff0c;基于新的reward function来更新actor使得actor获得的reward最大。 loss的设计相当于一个排序问…1.逆强化学习的理论框架 1.teacher的行为被定义成best 2.学习的网络有两个actor和reward 3.每次迭代中通过比较actor与teacher的行为来更新reward function基于新的reward function来更新actor使得actor获得的reward最大。 loss的设计相当于一个排序问题实际中多使用最大熵loss: -log(sigmoid(P_label - P_actor)) IRL与GAN在原理上相似actor对应generatorreward function对应 discriminator真实图片对应专家数据。
