本研究提出了一种 meta-RL 方法，通过捕捉不同任务之间的共享信息和快速抽象任务特定信息的能力，使用任务编码器生成任务嵌入并在所有任务之间共享策略，实现在训练和新任务上的更好学习能力和更高回报率。

May, 2019

本研究提出了一种新的参数化技能学习算法，此算法可以学习可转移的参数化技能并将其综合到新的行动空间中，从而支持长视深远任务的高效学习。经实证表明，这种方法可以使代理人解决一组困难的长视深远任务。

Jun, 2022

本文提出了一种基于联邦学习的强化学习策略的元学习算法，在不需要大量策略经验数据的情况下，能够加速学习新任务，该算法在控制任务的元强化学习中表现出显著的效果提升和可扩展性，并且可应用于视觉观测领域。

Apr, 2019

本文提出了一种基于梯度的分层结构的元学习方法，该方法通过任务聚类结构以及自适应知识传递来解决元学习中任务不确定性和异质性问题，并在玩具回归和少样本图像分类问题中取得了最优表现。

May, 2019

本论文旨在提出一种使用离线数据集中的先前经验来解决长期奖励任务的元学习方法，以实现复杂、长期目标的快速解决，可以显著提高样本效率并减少与环境的交互次数。

Apr, 2022

该论文提出了一种信息论的元学习模型，通过优化划分学习任务，使得专业的决策者解决子问题，从而达到高效的适应新任务的效果，在图像分类、回归和强化学习三个元学习领域进行验证。

Oct, 2019

本文提出一种在元强化学习中用于解决任务信息受限问题的方法，通过利用各种特权信息，分别学习策略和任务信念来解决部分可观测马尔可夫决策问题，从而在元强化学习环境中较为有效地解决标准问题和需要长期记忆的复杂连续控制问题。

May, 2019

利用层级潜变量模型，自动推断任务之间的关系并应用于模型强化学习中，从而实现在小规模数据集上的元学习，有效提高数据利用率，解决新任务的平均交互时间缩短高达 60%。

Mar, 2018

本文提出了一种新的元强化学习算法，称为 Meta Goal-generation for Hierarchical RL (MGHRL)，通过学习给定过去经验的高层次元策略来生成子目标，而将如何实现子目标留给独立的强化学习子任务来完成，实验结果表明，该算法可以更有效地从过去的经验进行元学习。

Sep, 2019

Hierarchical Transformers for Meta-Reinforcement Learning (HTrMRL) is an online meta-reinforcement learning approach that improves learning efficiency and generalization capabilities, outperforming the previous state-of-the-art algorithm in various tasks.

Feb, 2024