本文提出了一种新的梯度算法，用于从专家观察行为中学习策略，假设专家根据某种未知奖励函数行动最优，算法的目标是找到一个奖励函数使得最优策略与专家观察行为匹配良好，并且在两个人工数据集中表现更加可靠和高效。
Jun, 2012
提出了一种提取专家行为策略的新框架，直接从数据中提取策略，将模仿学习与生成对抗网络进行比拟，提出了无模型模仿学习算法，并证明该算法在模仿大型、高维度环境中的复杂行为时相对于现有无模型模仿学习方法具有明显性能提升。
Jun, 2016
给定一个包含多个次优专家行为的问题，我们将逆向强化学习（IRL）方法扩展到了这种情况，研究了与给定专家集兼容的奖励函数的理论性质，并分析了使用生成模型估计可行奖励集的统计复杂性，得到了一个具有极小极大最优性的均匀采样算法。
Jan, 2024
我们提出使用混合增强学习的方法来减少反向强化学习中不必要的探索，通过专家数据在训练过程中引导学习者，从而缩小小型逆强化学习问题的交互过程，取得了较好的策略表现。
Feb, 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
我们提出一种基于不可微分计划器的逆强化学习，用于推断从专家提供的演示中学习奖励函数，并与采用特定假设的数学模型相比，我们的方法可以得到更好的奖励推断，同时保持在数据驱动方法和已知人类偏差之间的平衡。
Jun, 2019
本文通过学习先验 (prior) 函数从其他任务的演示中推断奖励函数 (reward functions)，以优化从有限的演示中推断表达丰富的奖励函数的能力，并演示了该方法可以有效地从图像中恢复新任务的奖励。
May, 2018
研究学习者和专家在视角不一致的情况下，利用逆强化学习算法从专家演示数据中学习近似最优策略的方法。并引入了 “教学风险” 概念，衡量在这种情况下，学习者需要付出的非最优代价，提出了专家可以通过更新学习者的视角，降低教学风险的教学方案。
Oct, 2018
本文提出了一种基于梯度的逆强化学习方法，同时估计系统动态，以后解决由生成策略引起的演示偏差，有效提高了样本利用率并准确估计奖励和转移模型，该方法在合成 MDP 和转移学习任务上都得到了改进。
Apr, 2016
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