前向 - 后向强化学习
本文提出了一种基于逆向强化学习的方法，用于训练机器人完成目标导向任务，该方法自动生成适应智能体表现的初始状态课程，即使面对目前最先进的强化学习方法无法解决的困难仿真导航和纤细操纵问题也可取得显著成果。
Jul, 2017
我们提出了一个多步骤过程，通过学习一个逆向的世界模型、生成目标达成的逆向轨迹、使用最短路径搜索算法改进这些序列，并通过模仿学习训练神经网络策略，肯定地回答了在强化学习中是否可以学习没有奖励的策略以及仅通过尝试达到目标状态是否可以学习策略的问题。在一个确定性迷宫环境中进行评估，其中观测是 64×64 像素鸟瞰图像，并且可以表明该方法始终达到多个目标。
Dec, 2023
提出了一种基于 Adversarial training 的方法，用于 Reinforcement learning 中任务发现的问题，可以实现在不需要任何先验环境知识的情况下，对多元化任务的高效自动学习，并且能够解决传统上存在的稀疏奖励问题。
May, 2017
强化学习是解决环境并实现目标达成的框架，该研究提出了一种灵活的算法来提升学习效率并确保目标达成的性质。通过实验证明，该算法能够增强学习效果并保持目标的达成性质。
May, 2024
本研究探讨了使用反强化学习将语言命令作为奖励函数的问题，并提出了一种将语言命令作为深度神经网络表示的奖励函数的学习算法，即语言条件奖励学习（LC-RL）。实验结果表明，与直接学习语言条件策略相比，使用 LC-RL 学习的奖励可以更好地在新任务和环境中进行迁移。
Feb, 2019
本文提出了一种新颖的对抗式逆强化学习算法，使用条件化语言政策和奖励函数，以及使用变分目标生成器提高学习策略和奖励函数的泛化性，从而使自然语言变得可用于指导智能体任务的目标， 获得了非常好的性能表现。
Aug, 2020
介绍了一种通过结合无监督表示学习和强化学习来获得一般技能库的算法，可以处理原始感官输入（如图像），并使用后期目标重新标记方案来进一步提高其方法的样本效率，在实际机器人系统上获得了比之前的技术更好的效果。
Jul, 2018
提出了一种基于奖励模型的框架，它使得机器学习代理能学习到语言指令， 并通过这些指令执行任务，而不需要通过修改环境奖励函数来实现。这种方法将任务的语义表示和执行分离，在简单的网格世界中，使代理能够学习一系列涉及块的交互和对空间关系的理解的指令， 且无需新的专家数据就可以适应环境的变化。
Jun, 2018