Dec, 2019
奖励条件下的策略
Reward-Conditioned Policies
Aviral Kumar, Xue Bin Peng, Sergey Levine
TL;DR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。
Abstract
reinforcement learning offers the promise of automating the acquisition of
complex behavioral skills. However, compared to commonly used and
well-understood supervised learning methods, →
发现论文，激发创造
通过迭代监督学习学习实现目标
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
在强化学习中模仿受成本约束的行为
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
模仿过去的成功可能不是最优的选择
本文研究提出了基于结果条件的模仿学习方法与强化学习中的奖励最大化问题之间的关系，并证明了现有方法并不一定能够改善策略，但是通过一些简单的修改得到的方法可以保证策略的改进。
Jun, 2022
随机专家蒸馏：通过专家策略支持来进行模仿学习估计
本文提出一种新的模仿学习框架，通过估计专家策略的支持来计算固定的奖励函数，将模仿学习重新定位到标准的强化学习设置中，证明了该奖励函数在离散和连续域上的有效性，并在不同的强化学习算法下实现了与现有技术相当或更好的表现。
May, 2019
强化学习中的模仿学习
针对确定性专家，本文使用固定奖励将模仿学习降为强化学习问题，并证实了可以恢复专家的奖励，并将模仿者与专家之间的总变化距离等同于对抗模仿学习，针对连续控制任务进行了实验确认降维的有效性。
Aug, 2021
无参判别奖励的无监督控制
本文提出了一种基于无人监督学习的算法，用于训练代理达成感知确定目标，通过学习目标条件化策略和目标实现奖励函数，代理人能够在没有手工奖励或专业数据的情况下掌握环境的控制方法。
Nov, 2018
无模型模仿学习与策略优化
在模仿学习中，我们使用基于样本的方法开发了一种基于策略梯度的算法，即通过学习专家的样本轨迹，找到至少与专家策略一样好的参数化随机策略；该算法可以应用于高维度环境，并保证收敛到局部最小值。
May, 2016