ML-AGENT模仿学习（一）

https://v.qq.com/x/page/i070855nabf.html
unity官方老师讲解视频如上。
什么是模拟学习

有很多开发者都咨询过这个问题，甚至还会追问“模仿学习与强化学习的区别是什么？”

Alexandre Attia和Sharone Dayan在今年1月发表的《模仿学习全面概述》中，做出了定义：模仿学习是学习者尝试模仿专家行为，从而获取最佳性能的一系列任务。这里的“学习者”相应在Unity ML-Agents中就是Agent（代理）。这篇论文中，对于现今比较流行的一些模仿学习算法进行了回顾，展示主要特征，并针对性能和缺点做出对比。

如果你像全面了解模仿学习的概况，可以访问这片论文：

https://arxiv.org/abs/1801.06503

下图很清楚地解释模仿学习的工作原理。

下图列举出了强化学习与模仿学习的主要区别，归根结底就是：强化学习是通过“奖励”来驱动的；模仿学习是通过“示范”来驱动。

如何创建模仿学习训练与实现环境

构建一个模仿学习的其实并不复杂，主要分成下面的步骤：

创建Teacher和Student二个Brain

确认Teacher的Brain设置为 Player模式，确定 “Broadcast” 广播功能为启用状态

设置Student的Brain为External模式

对应设置Teacher和Student的Agent

在python/trainer_config.yaml中设置Student的Brain

·　　 trainer 参数为 imitation

·　　 brain_to_imitate设置为Teacher的Brain名字

·　　 batches_per_epoch设置每个时刻进行多少次训练

·　　 调高max_steps，可使得在较长时间内进行训练

训练准备

·　　 （v0.3）通过Build Settings生成APP用于训练

·　　 （v0.4）直接编辑器内训练

通过命令行工具输入进行训练

·　　 （v0.3）通过python3 python/learn.py –train –slow 启动APP进行训练

·　　 （v0.4）通过python3 python/learn.py –train –slow在编辑器内训练

操作Teacher观察输出

观察Student查看模仿情况

一旦Student有比较好的模仿，Ctrl+C结束训练

将生成的二进制文件（.bytes）放回Unity工程，将Student的Brain Type改为Internal，重新运行查看其模仿学习训练结果

Unity ML-Agents 模仿学习示例项目

在Unity ML-Agents项目中，打开ML-Agents Examples BananaCollectors Scenes BananaIL场景，我们会发现如下图中的游戏视图布局。

在Hierarchy中，Academy下面有二个Brain：TeacherBrain和StudentBrain，分别对应了“示范”作用的代理和处理“学习”的代理。

玩家可以通过WASD键，操作戴帽子的Teacher在香蕉地图中移动收集香蕉。收集到黄色的好香蕉会加分，收集到紫色的烂香蕉会减分。还能按空格键攻击其它的代理，冻结它的行动。

在下图中展示的是模仿学习训练的一个片段：当操作Teacher顺时针或逆时针旋转时，从右边的俯视角度可以发现，其它的“学习者”会跟着旋转。

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