一种解决方法就是让代理收集更多的数据——Dataset Aggregation。 Dataset Aggregation 通过Behavior Cloning得到actor Π1,使用Π1与环境进行交互,即开车;让专家坐在车里观察所处的状态并告诉actor做出什么动作;但是actor并不会听取专家的建议,还是以actor的意愿开车,如果最终撞墙一个episode就结束了;这时actor就...
Model-Free Imitation Learning with Policy Optimization 2016 |Paper| OpenAI 这篇文章是在吴恩达提出的学徒学习Apprenticeship Learning的基础上进行神经网络化,从而使用Policy Gradient方法来更新网络,基本思想是利用当前策略的样本和专家样本估计出一个Reward函数,然后利用这个Reward进行DRL。然而很多实际场景中的动作好坏与否...
为了解决上面的问题,我们需要使用数据聚合的方法 (Dataset Aggregation, DAgger)。算法的过程为: 从演示者的数据集 \mathcal{D}={o_1, a_1,...o_n,a_n} 中训练出一个策略 \pi_{\theta}(a_t | o_t)。 运行策略 \pi_{\theta}(a_t | o_t) 以获得数据集 \mathcal{D}_{\pi}={o_1,.....
其实就是监督学习(supervised learning),让 agent 选择的动作和 给定的动作是一致的。。。 但是,这个方法是有问题的,因为 你给定的 data,是有限的,而且是有限制的。那么,在其他数据上进行测试,则可能不会很好。 要么,你增加 training data,加入平常 agent 没有看到过的数据,即:dataset aggregation。 通过不断地...
模仿学习在实际应用中需要解决的问题之一是如何有效地获取大量高质量的训练数据。为了解决这一挑战，研究者提出了多种方法，如DAgger（Dataset Aggregation）等。DAgger方法将研究焦点从优化策略转向增加训练数据上，通过人为标记和人工调整来扩充数据集，进而使得模型能够学习到更广泛、更真实的策略。模仿学习的...
1. 动态运动基元（Dynamic Movement Primitives）最早由研究动态系统的学者提出，结合了控制思想和基函数...
模仿学习并非简单的监督学习或GAN应用，其挑战在于如何通过示范数据生成与之匹配的策略，以及如何在引入反馈控制时确保实时安全性，特别是在自动驾驶等实际应用中。为解决这些问题，引入了数据集集成（Dataset Aggregation）等方法，通过自动地利用历史轨迹信息来改进学习过程。模仿学习结合强化学习（RL）的优势...
DAgger (Dataset Aggregation) 该方法则将研究目的从优化策略,即令趋近,转移到增加训练数据上,即令样本空间更加接近真实样本空间。具体算法如下: 1.通过数据集训练出策略 2.执行得到一个新的数据集 3.人工给中的状态标上动作(action) 4.聚合(Aggregate): ...
为了解决这些问题，使用数据聚合方法（Dataset Aggregation, DAgger）。DAgger通过将On-policy数据标记并作为训练数据，避免策略范围内出现未见过的场景，但容易导致模型过拟合。通过添加缓存区（Replay Buffer）和关键帧采样，引入长短期记忆（LSTM）到系统中，缓存区关注策略状态分布的高不确定性区域，采样数据...
要么,你增加 training data,加入平常 agent 没有看到过的数据,即:dataset aggregation。 通过不断地增加数据,那么,就可以很好的改进 agent 的策略。有些场景下,也许适应这种方法。。。 而且,你的观测数据 和 策略是有联系的。因为在监督学习当中,我们需要 training data 和 test data 独立同分布。但是,有时候,这...