模仿学习–技术综述[通俗易懂]

模仿学习–技术综述[通俗易懂]概念:局限性:2.1数据的可获得性影子模式可以有效的解决数据的可获得性,但是其中的数据也包括了不值得提倡的司机行为;2.2模型的有效性端到端的特性:1)可解释性较差;可解释性上刚刚有所进展(可解释机器学习?-文档)2)难以在中间过程中,接收信息和指令;应用方式:1)基于规则的规划、控制模块,还是基础的功能实现方案;2)强化学习、模仿学习,作为规划、控制模块的备份方案,在极端场景下-connercase或规则无法覆盖的场景,能够有效的实现相应功能模块。论文及学习..

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  1. 概念
    1)不同于监督学习,强化学习被用于处理复杂的决策任务,但是决策空间巨大,强化学习需要试错,样本的复杂程度较高(sample complexity),限制了强化学习的应用场景;
    2)模仿学习,直接从专家样本中进行学习;由于比较高质量的决策行为数据,模仿学习被认为是可以降低样本复杂度的手段之一。
    3)难点:决策行为的rewarding难以定义,高质量的决策示例可以确定合理的奖励设定方法。

  2. 局限性
    2.1 数据的可获得性
    影子模式可以有效的解决数据的可获得性,但是其中的数据也包括了不值得提倡的司机行为;

    2.2 模型的有效性
    端到端的特性
    1)可解释性较差;可解释性上刚刚有所进展(可解释机器学习?-文档)
    2)难以在中间过程中,接收信息和指令;

    2.3 预测能力
    不能教Autopilot系统处理无法轻易预测的危险情景。比如,老司机看到飘在前方的塑料袋时会不转向,但自动驾驶系统会;存在识别训练数据相关性问题,它不能通过纯粹观察相关性来建构因果模型,并且无法在模拟中主动测试反事实。

  3. 应用方式
    1)基于规则的规划、控制模块,还是基础的功能实现方案;

    2)强化学习、模仿学习,作为规划、控制模块的备份方案,在极端场景下-conner case 或规则无法覆盖的场景,能够有效的实现相应功能模块。

  4. 论文及学习:
    1)https://arxiv.org/abs/1812.03079v1;
    学习:https://blog.csdn.net/Nick_cloud/article/details/109701213;https://zhuanlan.zhihu.com/p/57275593
    2)https://arxiv.org/abs/2111.08575v1

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