基于点对点互信息加权模仿学习的多样化策略恢复
原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究解决了模仿学习中从专家轨迹恢复多样化策略的难题。提出了一种新颖的方法，通过引入基于点对点互信息的加权机制，强化了传统的行为克隆学习，使其能够更加关注对学习风格贡献显著的状态-动作对。实验结果表明，该方法在从专家数据中恢复多样化策略方面具有良好的效果。
本研究提出了一种新方法，通过引入基于点对点互信息的加权机制，改进传统行为克隆学习，从专家轨迹中恢复多样化策略。在经典控制环境和平台游戏中，该方法优于标准方法。研究还介绍了多种模仿学习算法，如MILO框架、TRAIL算法和RelaxDICE，解决了协变量漂移、次优数据利用和离线模仿学习中的挑战。实验结果显示，这些方法提高了模仿学习的效率和性能。
