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双正则化对抗模仿学习获快速收敛率

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AI 综述

Hanbin Zhou、Shangzhe Li、Alexander Braverman 与 Weitong Zhang 发表论文，提出 Dually Regularized AIL 算法，将 KL 策略正则化与按专家和学习者占用度加权的二次奖励惩罚结合，在有限时域 MDP 与通用函数逼近下证明正则化模仿差距达到 Õ(1/K+1/N) 界。作者称，该算法是首个在专家演示和在线交互上同时实现 Õ(1/ε) 样本复杂度的正则化对抗模仿学习（AIL）方法，即使面对随机专家也成立。

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最新进展10月5日 12:00

正则化的可证明收益：对抗模仿学习的快速收敛率

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10月5日

12:00
arXiv：cs.LG
正则化的可证明收益：对抗模仿学习的快速收敛率
研究提出 Dually Regularized AIL 算法，将 KL 策略正则化与按专家和学习者占用度加权的二次奖励惩罚结合，在有限时域 MDP 与通用函数逼近下证明正则化模仿差距达到 Õ(1/K+1/N) 界。该算法是首个在专家演示和在线交互上同时实现 Õ(1/ε) 样本复杂度的正则化 AIL 方法，即使面对随机专家也成立。

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