本文提出了一种利用领域混淆技术进行无监督第三人称模仿学习的方法，证明了该方法在点质点领域、伸手领域和倒立摆等领域的第三人称模仿学习中取得成功。

Mar, 2017

本文介绍了一种强化学习算法，利用模仿学习从零开始获得目标达成策略，而不需要专家演示或价值函数，并通过该算法在多个基准任务中达到了比现有强化学习算法更好的目标达成性能和鲁棒性。

Dec, 2019

本文探讨了通过机器学习实现观察学习的可行性及其机理，证明基于纯强化学习算法，结合记忆，智能体可以从观察到的任务效果中获取充分的信息，实现类似于社交学习等高级学习技能。

Jun, 2017

通过拉格朗日方法、元梯度以及基于成本违规的交替梯度等多种方法，我们在考虑轨迹成本约束的情况下成功匹配了专家分布，并且在实证研究中证明了我们的元梯度方法具有最佳性能。

Mar, 2024

本论文介绍了仿真学习的基本概念、假设、方法及其算法，探究其与机器学习、控制论等领域的关系，为机器学习专家与机器人及应用人工智能专家提供知识储备与工具。

Nov, 2018

本文基于未来观察奖励模型，提出了一种新的依靠观察数据进行模仿学习的方法，可以在连续控制任务中表现出与人类专家相当的性能，同时在存在与任务无关的观察数据时表现出鲁棒性。

Jul, 2021

本文研究多个协调代理的演示的模仿学习问题，提出了一种综合了无监督结构学习和传统模仿学习的方法来同时学习潜在的协调模型和单个策略，通过在团队运动中学习多个策略的行为建模问题，表明了本文方法的强大之处。

Mar, 2017

提出了一种新的模拟学习元算法 IMPLANT，利用决策时间规划来纠正模仿策略的复合误差，从而实现比基准模仿学习方法更好的实验效果，在挑战性测试时动态运行。

Apr, 2022

该论文研究在多智能体环境下，独立强化学习代理人是否可以学习使用社会学习来提高性能，并发现通过在训练环境中强加约束条件和引入基于模型的辅助损失，可以获得广义的社会学习策略，使代理人能够发现不是通过单个代理人训练获得的复杂技能并且通过从新环境的专家那里获取线索在线适应新环境。

Oct, 2020

将强化学习和模仿学习有效性应用于基于视觉的自主无人机竞赛，通过直接处理视觉输入无需明确状态估计，我们提出了一种结合强化学习和模仿学习优势的新型训练框架，通过三个阶段的训练实现超越单独强化学习或模仿学习在仅使用视觉信息且无需明确状态估计的情况下驾驶四轴飞行器穿过赛道的优秀性能和鲁棒性。

Mar, 2024