Oct, 2023
模仿学习：在可变环境中实现即插即用的模仿能力
Imitator Learning: Achieve Out-of-the-Box Imitation Ability in Variable Environments
Xiong-Hui Chen, Junyin Ye, Hang Zhao, Yi-Chen Li, Haoran Shi...
TL;DR提出了一种名为模仿学习（ItorL）的新主题，旨在基于非常有限的专家示范实现即时重构模仿策略，用于不同的未知任务，无需任何额外的调整。通过将模仿学习集成到强化学习范式中，设计了 Demo-Attention Actor-Critic（DAAC）来解决 ItorL 问题，并为模仿者策略设计了一种基于示范的注意力架构，可以通过自适应追踪示范中的适当状态有效地输出模仿动作。在新的导航基准和机器人环境中，展示出 DAAC 在已知和未知任务上均比之前的模仿方法有着显著的优势。