在机器人领域，通过从离线数据集中学习实现多项技能的智能体是一个重要问题。本文提出了在自监督学习阶段对预先收集的数据集进行处理以理解模型的结构和动态，并对离线学习的策略进行强化学习的方法。我们在三个连续控制任务上评估了我们的方法，并展示了我们的模型在特别是涉及长期规划任务上明显优于现有方法。

Jan, 2023

利用深度模型学习中间视觉表示的抽象能力来从少量的演示序列中快速推断知觉奖励函数，以便在真实世界环境中使用强化学习智能体执行任务。

Dec, 2016

本文提出的无监督技能发现算法可用于进行高效无监督增强学习，通过模型预测控制将学习到的技能组合用于目标导航。

Apr, 2020

该论文介绍了一种深度强化学习代理，它不仅能够直接最大化累积奖励，在共同的表现下还能同时最大化许多其他伪奖励函数，该代理基于不受外部奖励影响的无监督学习得到共同的表现，并对外部奖励进行关注，可以快速适应实际任务，在 Atari 和三维 Labyrinth 任务中都取得了显著的优异表现。

Nov, 2016

本篇论文旨在探讨利用非专家轨迹收集数据进行监督学习以实现行为策略的泛化，探讨了基于此原理进行的策略搜索的方法，并在标准基准测试中与多种强化学习方法进行了比较。

Dec, 2019

该研究提出了一种使用神经网络编码奖励函数的方法，通过迭代训练，以鼓励更复杂的行为，实现在高维度机器人和像素级环境下的无监督学习，从而学习包括前空翻和单腿奔跑等丰富的技能。

Feb, 2022

本文提出了一种新的无监督学习方法，名为具有内在动机的目标导向策略（GPIM）。通过将抽象级别的策略与目标条件策略联合学习，本方法在各种机器人任务中证明了其有效性和高效性，大大优于先前的技术。

Apr, 2021

本文提出了一种基于无监督 RL 策略的数据高效视觉控制的方法，通过使用 Dyna-MPC 等组件的预训练来实现更快的任务适应，并且在大规模实证研究的基础上建立了一种强化学习方法，可以使无监督设计策略的性能大大提高。

Sep, 2022

提出一种新颖的方法，使用随机漫步训练到达网络以预测环境中两个状态的相似性，并使用得到的到达网络构建目标存储器，最终训练了一个有能力到达任何给定状态的目标条件代理，应用于连续控制导航和机器人控制任务。

Jun, 2022

本文提出了一种使用学习的状态投影来引导技能发现，从而使得强化学习的代理人在特定任务中获得了更有用的行为。

Aug, 2021