提出了一种基于师生课程学习的强化学习方法，该方法独立于人类领域知识和手动课程设置，可以改善学生的样本效率和通用性。

Oct, 2022

本文研究课程学习在强化学习中的应用，并针对多个传递学习算法扩展已有的课程设计方法，通过学习 MDP（Markov Decision Process) 过程中的课程策略，得出可以用于训练代理人的课程，进而实现更快或同等方法的学习效率。

Dec, 2018

调查了深度强化学习中迁移学习方法的最新进展，提供了对目标，方法，兼容强化学习骨架以及实际应用等方面分析的框架，并从强化学习的角度探讨了迁移学习与其他相关话题之间的联系和潜在挑战。

Sep, 2020

本文研究了如何通过选择不同目标函数，使用课程学习在强化学习中优化任务序列，提高初始性能，减少探索过程中的次优动作，并发现更好的策略。

Jan, 2019

本文介绍了一种基于任务分阶段的机器学习方法，通过逐步提高任务复杂度并调节反馈信息，针对稀疏奖励问题下的强化学习进行探索，并取得了较好成果。

Oct, 2022

本研究结合课程学习和域随机化方法，探究如何快速应用于机器人接触式操作任务中，实现在工业装配等领域中的快速学习和短时间内达到高成功率。研究结果表明，本文所提出的方法在工业插入任务中取得了最多 86% 的成功率，并且使用样本训练的时间不到以往的五分之一。

Apr, 2022

本文综述了深度强化学习算法在自动驾驶任务上的应用，包括分类、验证、测试和强化现有强化学习算法解决方案的方法，还介绍了相关领域和挑战。

Feb, 2020

本研究基于强化学习技术的理论基础和概念，对 29 篇相关研究进行了综合分析和比较，总结出了当前的系统设计最佳实践、需要进一步研究的领域和有前途的研究机会。此外，本文还试图通过帮助研究人员遵守标准和避免偏离强化学习构造的坚实基础来促进该领域的发展。

Nov, 2022

本文介绍了自动课程学习（ACL）的相关文献，并对当前状态进行了概述，旨在促进现有概念的交叉和新思想的出现。ACL 是深度强化学习成功的中坚力量，可用于改善样本效率和渐进性能，组织探索，鼓励泛化或解决稀疏奖励问题，等等。

Mar, 2020

采用逆序课程和正序课程相结合的方法，RFCL，在学习从示范中获得显著改进，并且能够解决过去无法解决的需要高精度和控制的任务。

May, 2024