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传感器：通过主动感知模仿第三人称专家的行为
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种名为模仿学习（ItorL）的新主题，旨在基于非常有限的专家示范实现即时重构模仿策略，用于不同的未知任务，无需任何额外的调整。通过将模仿学习集成到强化学习范式中，设计了 Demo-Attention Actor-Critic（DAAC）来解决 ItorL 问题，并为模仿者策略设计了一种基于示范的注意力架构，可以通过自适应追踪示范中的适当状态有效地输出模仿动作。在新的导航基准和机器人环境中，展示出 DAAC 在已知和未知任务上均比之前的模仿方法有着显著的优势。
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关键要点
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提出了一种名为模仿学习（ItorL）的新主题。
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ItorL旨在基于有限的专家示范实现即时重构模仿策略。
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模仿学习集成到强化学习范式中。
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设计了Demo-Attention Actor-Critic（DAAC）来解决ItorL问题。
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为模仿者策略设计了一种基于示范的注意力架构。
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DAAC能够自适应追踪示范中的适当状态，输出模仿动作。
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在新的导航基准和机器人环境中，DAAC在已知和未知任务上表现优于之前的模仿方法。
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