Imiteringsutbildningsmål som härrör från en kartläggning från stater till åtgärder, bl.a. politik, från expertdemonstrationer. Befintliga metoder för imitation av lärande kräver vanligtvis åtgärder i demonstrationerna för att vara fullt tillgängliga, vilket är svårt att säkerställa i verkliga tillämpningar. Även om algoritmer för lärande med icke observerbara åtgärder har föreslagits, fokuserar de endast på statlig information och bortser från det faktum att åtgärdssekvensen fortfarande kan vara delvis tillgänglig och ge användbar information för politik som härrör. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm som heter Action-Guided Adversarial Imitation Learning (AGAIL) som lär sig en politik från demonstrationer med ofullständiga handlingssekvenser, dvs. ofullständiga demonstrationer. Den centrala idén med AGAIL är att separera demonstrationer till stats- och handlingsbanor, och utbilda en politik med statliga banor samtidigt som åtgärder används som hjälpinformation för att vägleda utbildningen när så är tillämpligt. Byggt på Generative Adversarial Imitation Inlärning, AGAIL har tre komponenter: en generator, en discriminator, och en guide. Generatorn lär sig en politik med belöningar från discriminatorn, som försöker skilja mellan statliga fördelningar mellan demonstrationer och prover som genereras av politiken. Guiden ger ytterligare belöningar till generatorn när demonstrerade åtgärder för specifika stater finns tillgängliga. Vi jämför AGAIL med andra metoder för referensuppgifter och visar att AGAIL konsekvent levererar jämförbara resultat till de senaste metoderna även när åtgärdssekvensen i demonstrationer endast delvis är tillgänglig.
REF använder delvis åtgärdskonditionerade data för att träna ett generativt kontradiktoriskt nätverk för att syntetisera de saknade åtgärdssekvenserna.
Adversarial Imitation Learning from Incomplete Demonstrations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}