LfGP Data (Learning from Guided Play Expert Data and Trained Models)

从引导游戏中学习: 一种预定的分层方法，用于改善对抗性模仿学习源代码中的探索
对抗模仿学习 (AIL) 是一种从演示中学习的技术，有助于纠正监督学习 (行为克隆) 中出现的分布转移问题。在我们的论文中，我们通过许多实验和分析表明，在操纵环境中，AIL遭受欺骗性奖励，从而导致次优策略。在这项工作中，除了主要任务外，我们还通过对一组易于定义的辅助任务进行探索来解决此问题。