Imitation inlärningstekniker syftar till att efterlikna mänskligt beteende i en given uppgift. En agent (en inlärningsmaskin) utbildas för att utföra en uppgift från demonstrationer genom att lära sig en kartläggning mellan observationer och handlingar. Idén om undervisning genom imitation har funnits i många år; dock, fältet får uppmärksamhet nyligen på grund av framsteg inom databehandling och sensation samt ökande efterfrågan på intelligenta tillämpningar. Paradigmet att lära genom imitation blir allt populärare eftersom det underlättar undervisning komplexa uppgifter med minimal expertkunskap om uppgifterna. Generella metoder för imitationslärande skulle kunna minska problemet med att lära ut en uppgift till att tillhandahålla demonstrationer, utan behov av explicit programmering eller utformning av belöningsfunktioner som är specifika för uppgiften. Moderna sensorer kan snabbt samla in och överföra stora volymer data, och processorer med hög beräkningskraft möjliggör snabb bearbetning som kartlägger sensoriska data till åtgärder i rätt tid. Detta öppnar dörren för många potentiella AI-applikationer som kräver realtidsuppfattning och reaktion såsom humanoida robotar, självkörande fordon, mänsklig dator interaktion, och datorspel, för att nämna några. Men specialiserade algoritmer behövs för att effektivt och robust lära modeller som lärande genom imitation utgör sin egen uppsättning av utmaningar. I den här artikeln undersöker vi imitationer av inlärningsmetoder och presenterar designalternativ i olika steg i inlärningsprocessen. Vi introducerar en bakgrund och motivation för fältet samt lyfter fram utmaningar specifika för imitationsproblem. Metoder för att utforma och utvärdera imitationer av inlärningsuppgifter kategoriseras och granskas. Särskild uppmärksamhet ägnas åt inlärningsmetoder inom robotik och spel eftersom dessa domäner är de mest populära i litteraturen och ger ett brett spektrum av problem och metoder. Vi diskuterar utförligt kombinera imitation lärande metoder med hjälp av olika källor och metoder, samt införliva andra rörelse lärande metoder för att förbättra imitation. Vi diskuterar också den potentiella påverkan på industrin, presenterar stora tillämpningar och lyfter fram aktuella och framtida forskningsinriktningar.
Generellt relaterat är idén om imitation lärande REF där agenten syftar till att replikera beteendet hos en expert.
Imitation Learning: A Survey of Learning Methods
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}