深度逆向强化学习研究综述论文

简介：
本文为一篇深度逆向强化学习领域的综述性论文，系统地总结了该领域的主要研究成果、方法论及其应用，并探讨未来的研究方向。 深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新兴研究热点，它旨在解决深度强化学习回报函数难以获取的问题，并提出了一种通过专家示例轨迹来重构回报函数的方法。首先介绍了三种经典的深度强化学习算法；接着详细阐述了传统的逆向强化学习方法，包括学徒学习、最大边际规划、结构化分类和概率模型形式化的技术路径；然后对当前的深度逆向强化学习前沿方向进行了综述，涵盖基于最大边际法的深度逆向强化学习、结合深度Q网络的方法以及利用最大熵模型的技术。此外还探讨了非专家示例轨迹下的逆向强化学习方法。最后总结了该领域在算法设计、理论研究和实际应用方面面临的挑战及未来的发展方向。