对抗生成神经进化控制行为模仿

Apr, 2023

Generative Adversarial Neuroevolution for Control Behaviour Imitation

Maximilien Le Clei, Pierre Bellec

TL;DR本研究探索深度神经进化算法是否可用于行为模仿，通过引入一个简单的对抗生成框架，将深度递归网络进化到可以在 8 个 OpenAI Gym 状态控制任务上模仿最先进的预训练代理的能力。实验结果表明，神经进化在生成行为模拟代理方面具有很大的潜力，可以使其在准确度和泛化性方面更具可操作性。

Abstract

There is a recent surge in interest for imitation learning, with large human video-game and robotic manipulation datasets being used to train agents on very complex tasks. While deep neuroevolution has recently b

imitation learning deep neuroevolution co-evolutionary adversarial generation framework openai gym state-based control tasks behavioural agent emulation

发现论文，激发创造

控制任务中的循环架构的神经进化

该研究提出了一种新方法，即利用少量的突变规则来动态演化循环神经网络的结构，其结果表明，这种方法可以在大多数情况下匹配或超过梯度下降方法的性能，同时使用数量级更少的参数，该方法有望在对网络紧凑性和自主设计至关重要的实际应用方面开辟新的途径。

Apr, 2023

通过对抗性模仿从动作捕捉学习人类行为

本文介绍应用生成对抗性模仿学习方法，通过有限的高维仿人体运动演示数据，训练神经网络策略以产生类人的运动模式，并利用该方法构建子技能策略解决高维身体姿态控制任务。

Jul, 2017

深度学习生成神经进化

本篇论文探讨神经进化在深度学习中的作用，其中 HyperNeat 通过训练一种间接编码来实现学习大型神经结构，并且结合其他机器学习方法可以有效提取特征。

Dec, 2013

深度神经进化：遗传算法是训练深度神经网络进行强化学习的竞争性替代方案

我们证明了遗传算法可以在深度人工神经网络上实现良好的性能表现，即使没有梯度信息支持，我们使用深度遗传算法结合新颖搜索技巧在具有挑战性的深度强化学习问题上获得了成功，并且速度比其他算法更快，能够实现高效编码。

Dec, 2017

约束进化体现神经智能的共同设计

通过深度强化学习和进化算法以及用户控制相结合的方法，介绍了一种创新的协同设计方法，以形态属性和运动为自主移动代理提供良好的设计和行为。

May, 2022

生成对抗网络的共同进化

本研究提出 COEGAN 模型，将神经进化和协同进化技术应用于 GAN 训练中，提高了训练的稳定性和 GAN 网络结构的自动发现，解决了部分模式崩溃问题。

Dec, 2019

用生成对抗网络模仿驾驶员行为

采用生成式对抗模仿学习模型训练递归策略，提高了人类驾驶行为仿真在智能交通系统应用中的准确性，具有较高的实用性。

Jan, 2017

COEGAN: 评估生成对抗网络中的共进化效应

COEGAN 使用神经进化和协同进化策略来自动设计神经网络架构，以实现更稳定的 GAN 培训方法。在 Fashion-MNIST 和 MNIST 数据集上的实验表明，COEGAN 能够发现高效的架构，并且避免了常见的模式坍塌问题。

Dec, 2019

深度强化学习代理的进化策划课程学习

本文提出了一个针对深度强化学习代理的新的训练循环，采用进化生成器进行进化过程生成来构建训练课程，结果表明相较于没有导向的输入，进化课程的训练优化和泛化能力均有所提高。

Jan, 2019

多样行为的鲁棒性模仿

本文提出了一种基于变分自编码器的策略嵌入方法，相比传统的监督学习方法和生成对抗网络的模仿学习，该方法可以从更少的示范数据中学习到更为鲁棒的控制器，并避免了模式坍塌现象。

Jul, 2017