적대적 역강화 학습

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관측 불가능한 상태 전이에서의 적대적 역강화 학습의 보상 전이성 재고: 랜덤 행렬 이론 및 정책 모방 관점

본 논문에서는 관측 불가능한 상태 전이 행렬을 갖는 환경에서 적대적 역강화 학습(AIRL)의 보상 전이성에 대한 새로운 시각을 제시하며, 랜덤 행렬 이론을 통해 AIRL이 특정 조건 없이도 높은 확률로 효과적인 전이를 위한 보상을 분리할 수 있음을 입증합니다. 또한, AIRL에서 사용되는 강화 학습 알고리즘 선택의 중요성을 강조하고, 소스 환경에서는 온-폴리시 PPO를, 타겟 환경에서는 오프-폴리시 SAC를 활용하는 하이브리드 프레임워크를 제안하여 보상 전이 효율성을 향상시킵니다.

확률론적 환경에서 적대적 역강화 학습을 위한 모델 기반 보상 형성

본 논문에서는 확률론적 환경에서 기존 적대적 역강화 학습(AIRL) 방법의 성능을 향상시키기 위해, 전이 모델 정보를 활용한 새로운 보상 형성 방법을 제안하고, 이를 통해 학습 효율성을 높이고 더 나은 성능을 달성하는 모델 기반 AIRL 프레임워크를 소개합니다.

재전송 강화 학습에 대한 새로운 관점: 정책 모방과 전이 가능한 보상 회복의 관점에서

적대적 역강화 학습(AIRL)은 정책 모방과 전이 가능한 보상 회복이라는 두 가지 다른 목표를 가지고 있다. 이 논문에서는 이 두 가지 목표를 달성하기 위한 최적의 해결책을 제시한다.

재전송 강화 학습에 대한 새로운 관점: 정책 모방과 전이 가능한 보상 회복의 관점에서

적대적 역강화 학습(AIRL)은 정책 모방과 전이 가능한 보상 회복이라는 두 가지 다른 목표를 가지고 있다. 이 논문에서는 이 두 가지 목표를 달성하기 위한 최적의 솔루션을 제시한다.

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