Maximum Entropy Semi-Supervised Inverse Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2604.20074v1 📥 PDF

作者: Julien Audiffren, Michal Valko, Alessandro Lazaric, Mohammad Ghavamzadeh

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-22

备注: In Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015)

💡 一句话要点

提出MESSI算法，结合最大熵逆强化学习与半监督学习，提升学徒学习效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 逆强化学习 学徒学习 最大熵 半监督学习 奖励函数 轨迹数据 成对约束

📋 核心要点

  1. 传统逆强化学习在专家数据有限时表现不佳，难以准确推断奖励函数。
  2. MESSI算法结合最大熵逆强化学习与半监督学习，利用无监督数据提升学习效果。
  3. 实验表明，MESSI在高速公路驾驶和网格世界等任务中优于传统MaxEnt-IRL。

📝 摘要（中文）

本文研究了一种学徒学习（AL）场景，在该场景中，除了专家的轨迹之外，还存在一些无监督的轨迹。我们将学徒学习问题建模为逆强化学习（IRL）问题。最大熵逆强化学习（MaxEnt-IRL）算法成功地将最大熵原理融入到IRL中，与之前的算法不同，它解决了由于大量策略可能与专家的行为相匹配而产生的歧义。本文提出了一种新的算法MESSI，它将MaxEnt-IRL与半监督学习的原理相结合，利用成对惩罚将无监督数据集成到MaxEnt-IRL框架中。在高速公路驾驶和网格世界问题中的实验结果表明，MESSI能够利用无监督轨迹，并提高MaxEnt-IRL的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决学徒学习中，仅依赖少量专家数据进行奖励函数推断的问题。现有MaxEnt-IRL算法在数据稀疏时，性能会受到限制，无法充分利用环境中可能存在的未标记数据。

核心思路：论文的核心思路是将半监督学习的思想融入到MaxEnt-IRL框架中，利用未标记的轨迹数据来辅助奖励函数的学习。通过引入成对惩罚项，鼓励相似的轨迹具有相似的奖励，从而提高奖励函数推断的准确性。

技术框架：MESSI算法的整体框架基于MaxEnt-IRL。主要包含以下几个阶段：1) 收集专家轨迹和无监督轨迹；2) 使用MaxEnt-IRL框架计算策略概率；3) 引入成对惩罚项，该惩罚项基于轨迹之间的相似性，鼓励相似轨迹具有相似的奖励；4) 优化奖励函数，使得专家轨迹的概率最大化，同时最小化成对惩罚项。

关键创新：MESSI算法的关键创新在于将半监督学习的成对约束引入到MaxEnt-IRL框架中。通过利用无监督数据中的结构信息，可以更有效地学习奖励函数，尤其是在专家数据有限的情况下。与传统的MaxEnt-IRL相比，MESSI能够更好地泛化到未见过的状态。

关键设计：成对惩罚项的设计是MESSI算法的关键。论文中，轨迹之间的相似性可以通过多种方式来衡量，例如基于状态特征的距离。惩罚项的具体形式可以是轨迹奖励差异的平方，或者其他合适的距离度量。此外，惩罚项的权重需要根据具体问题进行调整，以平衡专家数据和无监督数据的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在高速公路驾驶和网格世界问题中，MESSI算法能够有效地利用无监督轨迹，显著提高学徒学习的性能。与传统的MaxEnt-IRL算法相比，MESSI能够更快地收敛到最优策略，并且在数据稀疏的情况下表现出更强的鲁棒性。具体性能提升幅度取决于无监督数据的质量和数量。

🎯 应用场景

MESSI算法可应用于各种需要从专家演示中学习策略的场景，例如自动驾驶、机器人控制、游戏AI等。尤其是在获取大量专家数据成本较高的情况下，利用MESSI算法可以有效地利用环境中存在的无监督数据，降低学习成本，提高学习效率。

📄 摘要（原文）

A popular approach to apprenticeship learning (AL) is to formulate it as an inverse reinforcement learning (IRL) problem. The MaxEnt-IRL algorithm successfully integrates the maximum entropy principle into IRL and unlike its predecessors, it resolves the ambiguity arising from the fact that a possibly large number of policies could match the expert's behavior. In this paper, we study an AL setting in which in addition to the expert's trajectories, a number of unsupervised trajectories is available. We introduce MESSI, a novel algorithm that combines MaxEnt-IRL with principles coming from semi-supervised learning. In particular, MESSI integrates the unsupervised data into the MaxEnt-IRL framework using a pairwise penalty on trajectories. Empirical results in a highway driving and grid-world problems indicate that MESSI is able to take advantage of the unsupervised trajectories and improve the performance of MaxEnt-IRL.