通过元学习行动排名器从次优示范中进行模仿学习

本研究解决了模仿学习中对大量专家示范的依赖问题。通过提出一种新的方法ILMAR，该方法利用限量的专家示范和补充示范，创新性地集成并优化补充示范的信息。实验表明，ILMAR在处理次优示范方面显著优于以往方法，具有重要的实际应用潜力。