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摘要。无模型增强学习（RL）算法要么学习如何将状态映射到预期的奖励，要么搜索可以最大程度地提高某些性能功能的策略。基于模型的算法，旨在学习RL环境的基础模型的近似值，然后将其与计划算法结合使用。倒置强化学习（UDRL）是一种新颖的学习范式，旨在学习如何从国家和所需命令中预测行动。此任务是作为监督学习（SL）问题提出的，并已通过神经网络（NNS）成功解决。在本文中，我们研究了功能近似算法是否也可以在UDRL框架中使用。在几个流行的最佳控制基准上执行的我们的经验表明，基于树木的方法（如随机森林和极端的树木）的性能和NNS的性能一样，具有显着的好处，从而产生了固有的策略，这些政策本质上比NN更容易解释，因此为更多的透明，安全，安全和强大的，强大的，强大的RL铺平了道路。
颠倒 - 提升学习学习 -
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