1. 强化学习概述 强化学习是一种机器学习的方法，其中一个智能体通过与环境的互动来学习最佳策略，以获得最大的累积奖励。传统的强化学习算法主要基于已知的环境奖励信号进行训练。然而，在现实世界的很多应用领域，环境奖励信号往往是未知的或者很难通过人为定...

引言 在人工智能领域，逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，IRL）是一种研究机器能够通过观察行为来推断实际动机的方法。与传统的强化学习相比，逆强化学习更注重于研究行为背后的动机，以便能更好地模拟和理解人类的行...