Människor lär sig ofta att utföra uppgifter via imitation: de observerar andra utföra en uppgift, och sedan mycket snabbt dra slutsatsen att lämpliga åtgärder att vidta på grundval av sina observationer. Samtidigt som detta paradigm utvidgas till autonoma agenter är ett välstuderat problem i allmänhet, finns det två särskilda aspekter som till stor del har förbisetts: 1) att lärandet endast görs från observation (dvs. utan explicit information om åtgärder), och 2) att lärandet vanligtvis görs mycket snabbt. I detta arbete föreslår vi en två-fas, autonom imitation lärande teknik som kallas beteende kloning från observation (BCO), som syftar till att ge förbättrad prestanda med avseende på båda dessa aspekter. Först låter vi agenten skaffa sig erfarenhet på ett självövervakat sätt. Denna erfarenhet används för att utveckla en modell som sedan används för att lära sig en viss uppgift genom att observera en expert utföra den uppgiften utan vetskap om de specifika åtgärder som vidtagits. Vi jämför experimentellt BCO med imitationer av inlärningsmetoder, inklusive state-of-the-art, generativ adversarial imitation learning (GAIL) teknik, och vi visar jämförbara uppgifter prestanda i flera olika simuleringsområden samtidigt visar ökad inlärningshastighet efter expert banor blir tillgängliga.
En andra metod för att imitation från actionfria demonstrationer är beteende kloning från observation (BCO) REF.
Behavioral Cloning from Observation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}