learn from demonstration,从演示中学习,一般应用于同场景迁移。这与policy transfer稍有不同,这是由于demonstration往往不是依赖显示的policy,而是从transitions中去学习,有些类似与offline。 (先鸽了,因为调研的主要是多任务/泛化性,同场景迁移就先不写了(最近要毕业也有点忙),码住,后续有时间再写) ...
我们提出了一种名叫「学习演示的深度 Q 学习(DQfD:Deep Q-learning from Demonstrations)」的算法,该算法可以利用这种数据来实现学习过程的大幅提速,即使只有相对较少的演示数据也可以。DQfD 的工作方式是将时间差分更新(temporal difference update)和演示者(demonstrator)的动作的大边际分类(large-margin classification)...
Imitation learning can greatly reduce the amount of data need to learn a good policy Challenges remain and one exciting area is combining inverse RL / learning from demonstration and online reinforcement learning
Case Study: Learning from demonstration using LSTM Rahmatizadeh et al. Learning real manipulation tasks from virtual demonstrations using LSTM. AAAI 2018 很多机器人的应用里面imitation learning都是非常重要的,因为机器人的setup下,是非常贵的。如果纯粹通过强化学习trial and error的方法,去尝试的话很难学到...
5 No Reward: Learning from Demonstration Even define reward can be challenging in some tasks.Hand-...
No Reward: Learning From Demonstration 有时候会连reward也没有。 真实环境很难定义reward。而且光定reward有时候机器可能会有一些神逻辑导致意想不到的行为。 比如威尔史密斯的机械公敌里,机器人要遵守三条规则: 不伤害人类,使人类不受伤害; 在保证第1条的前提下遵守人类命令; ...
模仿学习(Imitation Learning)——从专家示例中学习(Learn from Expert Demonstration)——是一种让智能体像人类专家一样能够进行智能决策的方法。在通往通用人工智能的路上,人们发现很难手工地进行编程来教会智能体进行思考,因为这么做涉及到大量的人工工程。比如,在教会车辆自动驾驶的过程中,需要有大量的约束进行考虑 ...
learning to learn【Duan 2017】【Wang 2016a】【Lake 2015】 问题六:无法取得激励 reward function not available 现有解法基本上围绕模仿学习 吴恩达的逆强化学习【Ng and Russell 2000)】 learn from demonstration 【Hester 2017】 imitation learning with GANs 【Ho and Ermon 2016】【Stadie 2017】 (其TensorFlo...
learning to learn, 【Duan et al 2017、Wang et al 2016a、Lake et al 2015】 问题六:无法取得激励 reward function not available 现有解法基本上围绕模仿学习: 吴恩达的逆强化学习【Ng and Russell 2000】 learn from demonstration 【Hester et al 2017】 ...
multi-task manipulation for inexpensive robots using end-to-end learning from demonstration,” in ...