模仿学习（Imitation Learning）入门

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在游戏中，我们往往有一个计分板准确定义事情的好坏程度。但现实中，定义Reward有可能是非常困难的，并且人定的reward也有可能存在许多意想不到的缺陷。在没有reward的情况下，让AI跟环境互动的一个方法叫做Imitation-Learning。在没有reward的前提下，我们可以找人类进行示范，AI可以凭借这些示范以及跟环境的互动进行学习。这种模仿学习使得智能体自身不必从零学起，不必去尝试探索和收集众多的无用数据，能大大加快训练进程。

这跟supervised-learning有类似之处，如果采用这种做法，我们叫做Behavior-Cloning，也就是复制人类的行为。

但是这种监督学习有一个缺点，如果是智能体进入到一个以前从来没有见到过的状态，就会产生较大的误差，这种误差会一直累加，到最后没有办法进行正常的行为。因此我们需要让实际遇到的数据和训练数据的分布尽量保持一致。

DAgger

前期先让人类去操作policy，拿到足够多的数据以后做完全意义上的offline训练；如果offline训出来效果不好，把效果不好的场景再让人类操作一遍，对各个状态打上动作标签。然后新数据加旧数据一起再训练，直到效果变好为止，这就是DAgger。

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通常第三步人来收集数据也是一个比较麻烦和漫长的过程，我们也可以使用其他算法来代替人类来打标签。

逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）

在强化学习中，我们给定环境（状态转移）和奖励函数，我们需要通过收集的数据来对自身的策略函数和值函数进行优化。在逆强化学习中，提供环境（状态转移），也提供策略函数或是示教数据，我们希望从这些数据中反推奖励函数。即给定状态和动作，建立模型输出对应奖励。在奖励函数建立好后，我们就能新训练一个智能体来模仿给定策略（示教数据）的行为。

GAIL（Generative Adversarial Imitation Learning）

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在IRL领域有名的算法是GAIL，这种算法模仿了生成对抗网络GANs。把Actor当成Generator，把Reward Funciton当成Discriminator。
我们要训练一个策略网络去尽量拟合提供的示教数据，那么我们可以让需要训练的reward函数来进行评价，Reward函数通过输出评分来分辨哪个是示教数据的轨迹，哪个是自己生成的虚假轨迹；而策略网络负责生成虚假的轨迹，尽可能骗过Reward函数，让其难辨真假。两者是对抗关系，双方的Loss函数是对立的，两者在相互对抗中一起成长，最后训练出一个较好的reward函数和一个较好的策略网络。

模仿学习结合强化学习

模仿学习的特点：

用人工收集数据往往需要较大成本，而且数据量也不会很大，并且存在数据分布不一致的问题。
人也有很多办不到的策略，如果是非常复杂的控制（例如高达机器人，六旋翼飞行器），人是没办法胜任的。
训练稳定简单。
最多只能做到和示教数据一样好，无法超越。

强化学习的特点：

需要奖励函数。
需要足够的探索。
有可能存在的不能收敛问题。
可以做到超越人类的决策。

因此我们可以把两者结合起来，既有人类的经验，又有自己的探索和学习。我们的做法是进行预训练和微调。AlphaGo正是运用了这种框架。同样星际争霸2的AlphaStar同样也是这种训练框架，得到了超越人类的水平。

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但在运用pretrain和finetune这种框架时我们通常会面临一个问题，就是在预训练过后进行强化学习的时候，我们的策略一开始采集到的数据很可能是非常糟糕的，这会直接摧毁策略网络，导致效果越来越差，训练没法进行。因此我们需要在策略中将一开始的示教数据保留下来，我们可以把示教的数据直接放入reply buffer中，这样可以让策略网络随时进行学习。

我们可以通过加入一个损失函数同时对loss进行优化：

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