Mar, 2021

LazyDAgger: 降低交互式模仿学习中的上下文切换

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TL;DRLazyDAgger 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％。
corrective interventionsinteractive imitation learningautonomous controllazydaggercontinuous control tasks
发现论文，激发创造
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    Sep, 2021

  • HG-DAgger：人机交互式模仿学习

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    Oct, 2018

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    Sep, 2017

  • 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

  • EnsembleDAgger：一种安全模仿学习的贝叶斯方法

    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。

    Jul, 2018

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    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

  • DART：注入噪声以实现鲁棒性模仿学习

    提出了一种注入噪音的离策略方法，在演示时将噪音注入到导师的策略中，强制演示如何从错误中恢复。通过 DART 算法在仿真和实验中的比较，证明了该方法的有效性。

    Mar, 2017

  • Fleet-DAgger：可扩展的人机交互机器人舰队学习

    研究了交互式机群学习 (IFL) 中有限人力资源的有效分配问题，提出了一种新的度量 ROHE 以及一种 IFL 算法家族 Fleet-DAgger，并通过实验验证了该算法可以在人力资源有限的情况下实现更高的 ROHE。

    Jun, 2022

  • 基于收敛上级的同策略机器人仿真学习

    本文讨论了在学习策略时，监督者可能会变化的问题，并提出了一种从收敛监督者进行模仿学习并对其进行形式化。此外，作者将此框架与一类强化学习算法（DPI）相连，并在实验中使用最新的深度模型为监督者的方法在连续控制任务中获得了比深度强化学习基线更好的结果，并提供了多达 80 倍的策略评估加速。

    Jul, 2019

  • 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