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模仿學習提供了一種能夠使智能體從專家示范中學習如何決策的框架。在學習過程中，智能體無需與專家進行交互也不依賴于環(huán)境的獎勵信號，而只需要大量的專家示范。經典的模仿學習方法霱要使用第一亼稱的專家示范，該示范由一個狀態(tài)序列以及對應的專家動作序列組成。但是，在現(xiàn)實生活中，專家示范通常以第三人稱視頻的形式存在。相比第一人稱專家示范，第三人稱示范的觀察視角與智能體的存在差異，導致兩者之間缺乏一一對應關系，因此第三人稱示范無法被直接用于模仿學習中。針對此問題，文中提出了一種數(shù)據(jù)高效的第三人稱模仿學習方法。首先，該方法在生成對抗模仿學習的基礎上引入了圖像差分方法，利用馬爾可夫決策過程的馬爾可夫性質以及其狀態(tài)的時間連續(xù)性，去除環(huán)境背景、顏色等領域特征，以得到觀察圖像中與行為策略最相關的部分，并將其用于模仿學習;其次，該方法引入了一個變分判別器瓶頸，以對判別器進行限制，進步削弱了領域特征對策略學習的影響。為了驗證所提算法的性能，通過 Mujoc?o平臺中的3個實驗環(huán)境對其進行了測試，并與已有算法進行了比較。實驗結釆表明，與已有的模仿學習方法相比，該方法在第三人稱模仿學習任務中具有更妤的性能表現(xiàn)，并且不需要額外増加對樣本的需求。
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