Överväg att lära sig en policy från exempel expert beteende, utan interaktion med experten eller tillgång till förstärkning signal. Ett tillvägagångssätt är att återställa expertens kostnadsfunktion med omvänd förstärkningsinlärning och sedan ta ut en politik från den kostnadsfunktionen med förstärkningsinlärning. Detta tillvägagångssätt är indirekt och kan vara långsamt. Vi föreslår en ny allmän ram för att direkt extrahera en politik från data, som om den erhölls genom att stärka lärandet efter omvänt förstärkande lärande. Vi visar att en viss omedelbarion av vårt ramverk drar en analogi mellan imitation lärande och generativa kontrariska nätverk, från vilka vi härleder en modellfri imitation lärande algoritm som får betydande prestandavinster över befintliga modellfria metoder i att imitera komplexa beteenden i stora, högdimensionella miljöer.
I Ref föreslås en ram för att direkt extrahera en politik från banor utan att förstärka lärandet inom en loop.
Generative Adversarial Imitation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}