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RIME：基于噪声偏好的鲁棒化基于优先级的强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于偏好的强化学习算法RIME，通过使用人类偏好作为奖励信号，避免了对奖励设计的需求。该算法结合了基于样本选择的鉴别器和动态过滤去噪偏好，提高了当前最先进的PbRL方法的鲁棒性。实验证明了热启动对于有限反馈情况下的鲁棒性和反馈效率都至关重要。
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关键要点
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本文介绍了一种基于偏好的强化学习算法RIME。
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RIME通过使用人类偏好作为奖励信号，避免了对奖励设计的需求。
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当前的PbRL算法过于依赖领域专家的高质量反馈，导致鲁棒性不足。
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RIME结合了基于样本选择的鉴别器和动态过滤去噪偏好，以提高鲁棒性。
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热启动奖励模型有助于减轻由于错误选择引起的积累误差。
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实验证明RIME在机器人操作和运动任务上显著提高了PbRL方法的鲁棒性。
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消融研究表明热启动对于有限反馈情况下的鲁棒性和反馈效率至关重要。
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