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敌对的行为克隆( Adversarial behavioral cloning )
F Sasaki T Yohira A Kawaguchi Imitation learning behavioral cloning reinforcement learning inverse reinforcement learning generative adversarial networks
模仿学习在机器人自主控制中得到了广泛的应用。一种流行的IL方法是学徒学习(AL)，它是RL和逆强化学习(IRL)的交替。从根本上说，AL需要大量的环境交互，因此需要很长的时间来训练。我们相信，如果能尽可能减少交互次数，那么IL算法将更适用于现实世界的问题。在本文中，我们提出了一种IL算法，我们称之为对抗行为克隆(ABC)。在MuJoCo物理模拟器上的实验结果表明，即使在没有任何环境交互的情况下，我们的算法也能获得与最先进的AL算法生成式对抗性模仿学习(GAIL)相竞争的结果。
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