GAIL中的?成器G则是智能体的?为策略，训练中需要与环境不断交互?成轨迹，它会使?强化学习?法进?更新，使?判别器的输出作为强化学习任务中的奖励函数。这就意味着，被判别器D认为更像?类的?为会得到更多的奖赏，因此随着训练的推进会逐渐向?类?为策略逼近。
?者经过多轮迭代最终收敛后，判别器D?法区分出真实轨迹与?成器?成的轨迹，此时我们的?成器G 就是?个能够有效模仿?类?为策略的AI策略。

【 商品交易中心|汇通盛世商品交易中心 ?种基于?成对抗式?络的?法】当然，作为?种基于?成对抗式?络的?法，GAIL也有与GAN相似的缺点：实际应?时需要?量经验性的trick，某些情景下很难训练到理想的收敛结果。但由于GAIL能给模型带来的更强的泛化性，以及更少的示例数据需求仍然使它成为了?个优秀的模仿学习?法。

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