多样行为模仿：Wasserstein质量多样性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对利用有限示例学习多样化和高性能行为的挑战，提出了Wasserstein质量多样性模仿学习（WQDIL）。该方法通过使用Wasserstein自动编码器的潜在对抗训练提高了模仿学习的稳定性，并利用基于行为测度的奖励函数缓解了行为过拟合问题。实验表明，该方法在MuJoCo环境下的连续控制任务中显著超越了现有的先进模仿学习方法，达到了接近或超越专家水平的表现。
本研究提出了一种Wasserstein质量多样性模仿学习（WQDIL）方法，旨在解决有限示例学习的挑战。该方法提高了模仿学习的稳定性，并减轻了行为过拟合的问题。实验结果表明，在MuJoCo环境中，其表现优于现有方法，接近专家水平。
