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逆强化学习：从示范中推导与适应双足行走奖励学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于不可微分计划器的逆强化学习方法，用于从专家提供的演示中学习奖励函数。该方法相比于采用特定假设的数学模型，能够得到更好的奖励推断，并保持在数据驱动方法和已知人类偏差之间的平衡。
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关键要点
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提出了一种基于不可微分计划器的逆强化学习方法。
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该方法用于从专家提供的演示中学习奖励函数。
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与特定假设的数学模型相比，该方法能够得到更好的奖励推断。
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保持了数据驱动方法和已知人类偏差之间的平衡。
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