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1.逆强化学习的理论框架

1.teacher的行为被定义成best

2.学习的网络有两个，actor和reward

3.每次迭代中通过比较actor与teacher的行为来更新reward function，基于新的reward function来更新actor使得actor获得的reward最大。

loss的设计相当于一个排序问题，实际中多使用最大熵loss:

-log(sigmoid(P_label - P_actor))

IRL与GAN在原理上相似，actor对应generator，reward function对应 discriminator，真实图片对应专家数据。