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Imitation from Diverse Behaviors: Wasserstein Quality Diversity
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内容提要
本研究提出了Wasserstein质量多样性模仿学习（WQDIL），旨在从有限示例中学习多样化和高性能行为。该方法通过潜在对抗训练提高模仿学习的稳定性，并利用行为测度奖励函数缓解过拟合问题。实验结果表明，该方法在MuJoCo环境中的表现显著优于现有模仿学习方法。
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关键要点
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本研究提出Wasserstein质量多样性模仿学习（WQDIL），旨在从有限示例中学习多样化和高性能行为。
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WQDIL通过潜在对抗训练提高模仿学习的稳定性。
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该方法利用基于行为测度的奖励函数来缓解过拟合问题。
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实验结果显示，WQDIL在MuJoCo环境中的表现显著优于现有模仿学习方法，接近或超越专家水平。
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