模倣学習

模倣学習は、デモンストレーションから行動戦略を学ぶためのフレームワークであり、デモンストレーションデータは通常、状態-行動軌道の形式で提示されます。この方法は、教師あり学習（行動複製）を通じて状態から行動への一般化可能なマッピングを確立することを目指します。または、逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning）を通じて、デモンストレーションでの決定を最適化する報酬/コスト関数を見つけることを目指します。最新の逆Q学習手法では、専門家のデータから直接Q関数を学習し、報酬を暗黙的に表現することで、ボルツマン分布の形で最適な方策を提供します。模倣学習は、ロボティクスや自動運転などの分野で重要な応用価値を持ち、システムの意思決定能力和実行効率を大幅に向上させます。