Dagger 算法(Dataset Aggregation):Dagger 算法是一种交互式模仿学习方法,通过不断地收集智能体在实际环境中产生的数据,并将其加入到训练数据中,从而使智能体能够适应实际环境中的状态分布。 其他交互式模仿学习方法:除了 Dagger 算法之外,还有许多其他的交互式模仿学习方法,例如 Active Learning、Query by Committee 等。
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...
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...
简单来说同时学习多个任务, 可以让 imitation learning 更加容易. 同样考虑驾驶的例子, 我们考虑同时学习到达\boldsymbol{p}_1, \boldsymbol{p}_2, \ldots,\boldsymbol{p}_n等多个地点, 使用策略\pi_\theta(\boldsymbol{a} \mid \boldsymbol{s}, \boldsymbol{p}). 这样我们能够覆盖更多的数据, 包括完成...
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...
或许两个distribution相近,但Observation差异很大,又或许两个distribution差异甚大,但Observation又相似,这很难判定,也因此另一种方式就出现了,即IRL,Inverse Reinforcement Learning。 3.逆向强化学习Inverse Reinforcement Learning 3.1初步理解 Inverse Reinforcement Learning(IRL)又称『Inverse Optimal Control』或『Inverse ...
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): ...
因此需要imitation learning: 让一个专家来示范应该如何解决问题,而机器则试着去模仿专家 行为克隆 这个方法可以看做是一个监督学习,在这个方法中,actor需要学习在某些特定的state下尽可能像专家一样行动 然而,专家只能进行有限的采样,因此需要引入Dataset Aggregation(让专家处于机器所处的state中) ...
Table 5: Learned weights by Re-Mix on the Bridge V2 dataset. Domain Uniform Weight ReMix Weight 0 toykitchen2 0.18728751 0.0961817 1 datacol2_tabletop_dark_wood 0.094527 0.04846529 2 toykitchen1 0.069307 0.07683 3 toykitchen6 0.06940527 0.0573625 4 datacol2_toykitchen7 0.07133783 0.06905 5 data...
Through extensive experimentation on the largest open-source robot manipulation dataset, the Open X-Embodiment dataset, we demonstrate that data curation can have an outsized impact on downstream performance. Specifically, domain weights learned by Re-Mix outperform uniform weights by 38\% on average ...