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GAIL
Generative Adversarial Imitation Learning — un algorithme qui combine l'apprentissage par imitation avec l'entraînement adversarial. Un discriminateur apprend à distinguer les démonstrations d'experts des trajectoires de la politique ; la politique est ensuite entraînée à tromper le discriminateur via l'apprentissage par renforcement. GAIL apprend les fonctions de récompense implicitement et atteint des performances au niveau des experts sans récompenses conçues manuellement.