深度学习在机器人系统中的应用、优势和局限性进行了探讨，以当前研究为例，旨在向更广泛的机器人社区传达最新进展，激发人们在机器人领域中更多地应用深度学习。

Jul, 2017

本文调查了 CMU 机器人研究所暑期学者（RISS）的研究工作，特别关注利用深度学习解决核心机器人问题和机器人解决方案的论文，并提供简明的视角，以惠及志愿实习生。

Jan, 2023

本文评估了深度强化学习在现实世界机器人中的应用，包括学习知觉和运动等复杂技能的案例研究以及相关挑战。

Feb, 2021

在这篇论文中，通过对图神经结构进行综述，从机器人的角度探索了图学习在机器人应用中的潜力、挑战和各种应用案例，以期为读者提供深入的了解，并为未来的研究指明可能的方向。

Oct, 2023

通过设计机器人体形，可以在多任务场景下克服神经控制器所遇到的许多问题，从而实现设计更通用、需要更少计算力的机器人。

Jun, 2023

该研究论文针对使用深度学习技术学习机器人控制策略，对深度强化学习和模仿学习两种主要学习控制范式进行了综述，包括了应对从模拟环境到现实场景中真实性差距的挑战，并总结了机器人仿真平台用于开展深度强化学习研究，同时介绍了三种主要的模仿学习范式及其相应的机器人应用，最终讨论了开放性挑战和研究前沿。

Dec, 2016

深度学习在 AI 工业中占据主导地位，但其规模不断扩大也带来了一些从训练到推理、泛化到优化等方面的新挑战，本文总结了这些挑战并提出了一些解决方案，为数学家、统计学家和理论计算机科学家讨论该领域的研究问题提供了一些主观观点，有助于其在技术产业中的长期应用。

Mar, 2023

通过对深度学习应用的依赖程度的分析，本文发现目前的进展主要依赖计算能力的提升。然而，这种趋势在经济、技术和环境上都具有不可持续性。因此，要想在这些应用领域取得更进一步的进展就必须依靠更为高效的计算方法，这要么意味着改变深度学习的方法，要么就是使用其他机器学习方法。

Jul, 2020

本研究通过设计一种数据获取协议，对目前的深度学习方法在机器人视觉中的物体识别效果进行了广泛研究，并介绍了一个新的数据集。研究结果表明，需要知识转移才能提高性能，同时发现了机器人应用中的物体识别问题与图像检索任务之间的主要差异。

Sep, 2017

本文旨在介绍强化学习在机器人自主行动和控制方面的应用，同时关注问题的关键挑战和未来研究方向。

Oct, 2022