Jul, 2018

EnsembleDAgger：一种安全模仿学习的贝叶斯方法

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TL;DR本文提出一种名为 EnsembleDAgger 的算法，其通过使用神经网络集合来近似高斯过程，并以方差作为信心的衡量标准，在最大化学习效果的同时，限制了失败的可能性，从而提高了机器人的安全性能。
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发现论文，激发创造
  • DropoutDAgger: 一种安全模仿学习的贝叶斯方法

    本文提出了一种基于概率 DAgger 的算法，使用了 dropout 训练新手并提供其置信度，通过新手行为分布估计与专家行为相关的安全的概率度量，以平衡探索和利用，在 MuJoCo HalfCheetah 和简单的驾驶实验中证明了与其他 DAgger 变体和经典模仿学习相比的性能和安全性的提高。

    Sep, 2017

  • HG-DAgger：人机交互式模仿学习

    本研究提出了 HG-DAgger 算法，该算法是 DAgger 算法在交互式人机模仿学习方面更为适用的变体，它不仅训练一个初学者策略，还学习了基于模型不确定性的风险度量的安全阈值，以预测状态空间中不同区域的完全训练初学者的性能，在模拟和实际的自动驾驶任务中，HG-DAgger 算法表现出比 DAgger 和行为克隆更好的性能。

    Oct, 2018

  • 端到端自主驾驶的高效查询模仿学习

    本论文介绍了一种名为 SafeDAgger 的基于 DAgger 算法的自动驾驶智能学习方法，能够有效地减少对参考策略的查询次数，加快收敛速度。

    May, 2016

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    本文介绍了一种改进的 DAgger 算法 ——DADAgger，它只针对其原数据集中的分布不一致的状态 - 行动对询问专家，并通过 dropout 模拟来测量每个状态的模型预测的行动方差，进而实现高效、良好平衡的训练数据集的构建。

    Jan, 2023

  • 扩散遇到 DAgger：增强视觉手眼协调模仿学习

    为了解决在执行过程中模拟训练策略中的错误累积问题，本研究提出了一种不需要昂贵代价的 Diffusion Meets DAgger（DMD）方法，利用扩散模型生成能够覆盖分布外状态的样本，从而实现从少量示范中获得稳健性能，实验证明 DMD 比基于 NeRF 的增强方案提高了 50% 的性能。

    Feb, 2024

  • SAFE-GIL：安全引导的模仿学习

    SAFE-GIL 通过对专家进行对抗性干扰来引导数据采集，从而解决行为克隆方法的 “错误混合问题”，在安全关键状态下更接近专家行为，并在低数据情况下提高任务成功率和安全性。

    Apr, 2024

  • LazyDAgger: 降低交互式模仿学习中的上下文切换

    LazyDAgger 是一种互动式的模仿学习算法，通过减少监督员和自主控制之间的上下文切换次数，提高了学习和执行过程中所学策略的性能和鲁棒性，且在限制监督员负担的同时，能够在 3 个连续控制任务中平均减少 60％的上下文切换，并在 ABB YuMi 机器人的物理织物操作实验中成功率比 SafeDAgger 高 60％。

    Mar, 2021

  • ThriftyDAgger: 交互式模仿学习中的预算感知新颖性和风险控制

    本文介绍了 ThriftyDAgger 算法，针对需要在线人工反馈和干预的机器人学习问题，提出了在规定的干预预算内主动询问人类监管者的方法，并通过实验发现其干预策略更加有效平衡了任务表现和监管者负担，同时提高了人和机器人的性能。

    Sep, 2021

  • RLIF：交互仿真学习作为强化学习

    通过使用强化学习和用户干预信号本身作为奖励函数，我们提出了一种新的方法来改进交互式模仿学习，克服了潜在次优人类专家的限制，并在挑战性的控制问题中具有较好的性能。

    Nov, 2023

  • POMDP 中的强健非对称学习

    通过使用奖励最大化目标，我们提出了一种高效算法 A2D，共同训练专家和智能体，以帮助智能体模仿一个安全的专家策略，从而优于模仿固定专家所学习的策略。

    Dec, 2020