模仿学习、深度模仿学习、深度学习的区分

模仿学习（Imitation Learning, IL）是一种学习范式。回答的问题是“学什么？”，通过模仿专家的示例来学习；深度学习（Deep Learning, DL）是一种技术方法。回答的问题是“怎么学？” ，通过构建和训练深度神经网络来学习；在现代人工智能，模仿学习和深度学习几乎总是结合使用的。这种结合称为深度模仿学习（Deep Imitation Learning, DIL）。

因此，DIL 既是 DL 的子集，也是 IL 的子集。当使用 DL 这个“工具”来解决 IL 这个“任务”时，就在做 DIL。

个人认为目前 DIL 的损失函数有问题。比如在执行抓取任务时，如果物体在机械臂的正前方，机械臂可以从物体的右侧去抓，也可以从左侧去抓。但若专家数据从左侧去抓，“从右侧抓”就不被允许，因为损失按照每个关节计算。