Vi föreslår Generative Predecessor Models for Imitation Learning (GPRIL), en ny imitation inlärningsalgoritm som matchar den stat-action distribution till den distribution som observeras i expertdemonstrationer, med hjälp av generativa modeller för att resonera probabilistiskt om alternativa historia av demonstrerade stater. Vi visar att detta tillvägagångssätt gör det möjligt för en agent att lära sig robust politik med endast ett litet antal expertdemonstrationer och självövervakade interaktioner med miljön. Vi härleder denna metod från första principer och jämför den empiriskt med en toppmodern imitation inlärningsmetod, som visar att den överträffar eller matchar sin prestanda på två simulerade robotmanipuleringsuppgifter och visar betydligt högre proveffektivitet genom att tillämpa algoritmen på en riktig robot.
GPRIL REF försöker matcha fördelningen av tillstånd med hjälp av en liknande långsiktig generativ modell.
Generative predecessor models for sample-efficient imitation learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}