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摘要：深入强化学习（DRL）已被证明对几种复杂的决策应用有效，例如自主驾驶和机器人技术。但是，众所周知，DRL受到其高样本复杂性和缺乏稳定性的限制。先验知识，例如，作为专家演示，通常可以使用，但要挑战以减轻这些问题。在本文中，我们提出了一般增强模仿（GRI），这是一种新颖的方法，结合了探索和专家数据的好处，并且可以直接实施任何非政策RL算法。我们做出了一个简化的假设：可以将专家演示视为完美的数据，其基础政策将获得不断的高奖励。基于此假设，GRI介绍了示范剂的概念。该代理发送专家数据，这些数据是与在线RL勘探代理所带来的经验同时且无法区分的。我们表明，我们的方法可以对城市环境中基于摄像机的自动驾驶进行重大改进。我们在使用不同的非政策RL算法的穆约科克连续控制任务上进一步验证了GRI方法。我们的方法在Carla排行榜上排名第一个，在先前的最新方法中，在Rails上胜过17％。
gri：一般增强模仿及其在基于视觉的自动驾驶中的应用
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