世界模型

Bayesian Inverse Transition Learning: Learning Dynamics From Near-Optimal Trajectories

贝叶斯逆向转移学习：从近优轨迹中学习动态

Leo Benac, Abhishek Sharma, Sonali Parbhoo, Finale Doshi-Velez

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出逆向转移学习方法，通过近优轨迹的有限覆盖作为特征，结合贝叶斯方法估计动态，提升决策质量并指导迁移成功判断。