A differential dynamic programming framework for inverse reinforcement learning
A differential dynamic programming (DDP)-based framework for inverse reinforcement learning (IRL) is introduced to recover the parameters in the cost function, system dynamics, and constraints from demonstrations. Different from existing work, where DDP was used for the inner forward problem with...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Cao, Kun, Xu, Xinhang, Jin, Wanxin, Johansson, Karl H., Xie, Lihua |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2025
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/181965 http://arxiv.org/abs/2407.19902v1 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
TOWARDS HUMAN-CENTRIC AI: INVERSE REINFORCEMENT LEARNING MEETS ALGORITHMIC FAIRNESS
بواسطة: SREEJITH BALAKRISHNAN
منشور في: (2023) -
DIRECT: a differential dynamic programming based framework for trajectory generation
بواسطة: Cao, Kun, وآخرون
منشور في: (2022) -
NPE-DRL: enhancing perception constrained obstacle avoidance with non-expert policy guided reinforcement learning
بواسطة: Zhang, Yuhang, وآخرون
منشور في: (2024) -
SCALES: From Fairness Principles to Constrained Decision-Making
بواسطة: Balakrishnan, Sreejith, وآخرون
منشور في: (2022) -
Subspace-based optimization method for solving inverse-scattering problems
بواسطة: Chen, X.
منشور في: (2014)