逆强化学习：从专家策略中学习奖励函数的无监督方法

逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是一种从行为中学习目标函数的机器学习技术，应用广泛，包括自动驾驶、游戏智能、机器人控制等领域。其核心目标是通过观察最优行为，推断出奖励函数，进而指导强化学习过程。本文将介绍IRL的定义、原理、挑战及其与其他相关