Khái niệm cốt lõi
CMZ-DRIL은 환경별 보상 함수를 사용하지 않고 전문가 데모에 액세스하는 모방 학습 에이전트의 성능을 향상시키는 혁신적인 보상 구조를 활용합니다.
Tóm tắt
머신러닝 패러다임인 모방 학습과 강화 학습은 복잡한 환경에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.
CMZ-DRIL은 전문가 데모에 액세스하는 모방 학습 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 새로운 보상 구조를 사용합니다.
CMZ-DRIL은 환경별 보상 함수를 사용하지 않고 에이전트 앙상블의 행동 불일치로부터 연속적이고 평균이 0인 보상 함수를 생성합니다.
실험 결과는 CMZ-DRIL이 이전 모방 학습 알고리즘인 BC 및 DRIL에 비해 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
CMZ-DRIL은 PyUXV, Half Cheetah 및 Hopper 환경에서 성능을 향상시키고, DRIL과 비교하여 성능 갭을 줄일 수 있습니다.
Thống kê
CMZ-DRIL은 전문가 데모에 액세스하는 모방 학습 에이전트의 성능을 향상시키는 보상 구조를 사용합니다.
CMZ-DRIL은 에이전트 앙상블의 행동 불일치로부터 연속적이고 평균이 0인 보상 함수를 생성합니다.
Trích dẫn
"CMZ-DRIL은 전문가 데모에 액세스하는 모방 학습 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 새로운 보상 구조를 사용합니다."
"CMZ-DRIL은 환경별 보상 함수를 사용하지 않고 에이전트 앙상블의 행동 불일치로부터 연속적이고 평균이 0인 보상 함수를 생성합니다."