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Partial Identifiability of Agents with Non-Exponential Discounting in Inverse Reinforcement Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了逆强化学习中智能体偏好建模的识别问题，特别是非指数折扣智能体的情况。研究发现，逆强化学习通常无法获取足够的信息来准确识别偏好函数，从而影响智能体的最优策略求解。
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关键要点
- 本研究探讨了逆强化学习中智能体偏好建模的识别问题，特别是非指数折扣智能体的情况。
- 研究首次系统性地表征了非指数折扣智能体的部分可识别性。
- 逆强化学习通常无法获取足够的信息来准确识别偏好函数。
- 偏好函数的识别不足会影响智能体的最优策略求解。
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