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GO-DICE：目标导向的基于选项感知的离线模仿学习通过稳态分布修正估计
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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
GO-DICE是一种离线模仿学习技术，用于处理长期目标驱动的顺序任务。实验结果表明GO-DICE在Mujoco机器人任务的完成率方面有明显改善。GO-DICE还能够利用不完美的示例和部分任务分割来提高任务的性能。
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关键要点
- GO-DICE是一种离线模仿学习技术，适用于长期目标驱动的顺序任务。
- GO-DICE通过识别示例中的子任务层次结构，分别学习子任务转换和动作执行策略。
- 实验结果显示，GO-DICE在Mujoco机器人任务的完成率上明显优于最近的对照方法。
- GO-DICE能够利用不完美的示例和部分任务分割来提升任务性能。
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