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Jun, 2024
增强模仿学习策略的在线适应性
Online Adaptation for Enhancing Imitation Learning Policies
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Federico Malato, Ville Hautamaki
TL;DR
我们提出通过在线调整来弥补模仿学习中的失败，我们的方法将预训练策略的动作建议与专家记录的相关经验相结合，通过适应的行为更好地模仿专家策略，实验表明适应的智能体表现比纯模仿学习的对应体更好，特别是在基础策略灾难性失败时，适应的智能体仍然能够实现合理的性能。
Abstract
imitation learning
enables
autonomous agents
to learn from human examples, without the need for a reward signal. Still, if the provided dataset does not encapsulate the task correctly, or when the task is too com
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