新方法MA-BC实现多目标模仿学习
论文提出MA-BC,用于从不同目标的专家演示中学习:仅在动作不冲突时合并数据,兼顾权衡与数据共享,并给出样本复杂度的上下界。作者为Ziyad Sheebaelhamd、Luca Viano、Volkan Cevher和Claire Vernade。
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论文提出MA-BC,用于从不同目标的专家演示中学习:仅在动作不冲突时合并数据,兼顾权衡与数据共享,并给出样本复杂度的上下界。作者为Ziyad Sheebaelhamd、Luca Viano、Volkan Cevher和Claire Vernade。