3、机器学习模拟与合成入门指南

机器学习模拟与合成入门指南

1. 学习方法概述

在机器学习领域，有多种训练算法可用于不同的学习类型，主要分为强化学习（RL）和模仿学习（IL）。以下是相关算法的详细介绍：
| 学习类型 | 算法名称 | 简介 |
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| 强化学习（RL） | 近端策略优化（PPO） | 通过优化策略来最大化累积奖励，是一种常用的强化学习算法。 |
| 强化学习（RL） | 软演员 - 评论家（SAC） | 结合了策略梯度和值函数估计，能在连续动作空间中高效学习。 |
| 模仿学习（IL） | 行为克隆（BC） | 适用于能展示代理可能遇到的所有或几乎所有条件的应用场景，通过复制示范者的行为进行学习。 |
| 模仿学习（IL） | 生成对抗模仿学习（GAIL） | 能够从有限的示范中推断出新的行为，通过对抗训练来学习模仿。 |

这些方法可以独立使用，也可以结合使用：
- RL 可以单独使用 PPO 或 SAC，也可以与 IL 方法（如 BC）结合使用。
- BC 可以单独使用，作为使用 GAIL 方法的一个步骤，或者与 RL 结合使用。

RL 技术需要一组定义好的奖励，而 IL 技术需要某种提供的示范。并且，RL 和 IL 都是通过实践来学习的。

此外，还可以采用混合学习的方式，将 RL 和 IL 结合起来。在混合训练中，IL 示范在训练早期为代理指明正确的方向，而明确的 RL 奖励则鼓励代理在该方向内或之外发展特定的行为。这种方法在稀疏奖励环境中特别有用，因为在这种环境中，代理可能需要很长时间才能偶然发现可奖励的行为，而 IL 示范可以提供朝着明确奖励努力