传感器:通过主动感知模仿第三人称专家的行为

💡 原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝

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。

阅读原文 分享