本文提出了一种混合的模仿学习方法，将行为克隆和逆向加权分别作为策略和奖励模型，结合软强化学习框架下的无限制行为克隆技术和正则化方法，以克服使用诱导式奖励和通过对策略进行学习的方法时的一些困难。该方法简单灵活，具有稳定的学习和最小化的超参数调整。

May, 2023

利用鉴别器的软 Q 模仿学习算法（DSQIL）结合通过对抗逆强化学习的奖励函数，对小规模样本数据进行高效、鲁棒的模仿学习与训练。

Jan, 2024

提出了一种称作 “软 Q 模仿学习” 的新方法，该方法使用强化学习，但不需要学习奖励函数，而是通过鼓励智能体在遇到不在分布中的状态时返回演示状态来激励智能体进行长视野模仿。在图像和低维度任务方面表现优于基于行为克隆和生成对抗模仿学习（GAIL）的方法，可用于标准 Q 学习或离线策略演员 - 评论家算法。

May, 2019

离线模仿学习主要通过有限的专家演示和较大的次优演示来提出一种基于反向软 Q 学习的新方法，通过添加正则化项来对齐学习得到的回报函数，从而有效解决离线模仿学习中的过拟合问题和训练向次优策略靠拢的问题。该方法在标准基准测试中明显优于其他离线模仿学习方法。

Feb, 2024

我们提出了一种新颖的鲁棒模仿学习方法，通过发展逆动力学状态表示学习目标来对齐专家环境和学习环境，通过设计有效的奖励函数来度量行为数据和专家数据之间的相似性，从而在各种视觉扰动和视觉控制任务中实现近乎专家的性能，并显著优于当前最先进的视觉模仿学习方法和鲁棒模仿学习方法。

Oct, 2023

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

本文介绍了一种基于序列归纳偏置的，从专家轨迹的状态中模仿复杂机器人任务并实现优化的新算法，将复杂任务拆分成较小的技能，将技能训练为 (goal-conditioned policy)，以便能够逐个解决每个技能并连接技能以完成整个任务，同时证明了该方法经过了无须几个未经过训练的样例即可实现了非完整导航任务和复杂的仿真机器人操作任务。

Apr, 2022

在仿真学习中，我们通过整合奖励模型集合以及使用演化策略方法 EvIL 来提高重新训练和迁移性能，同时加速目标环境中的重新训练，在连续控制任务中比之前的工作更加高效地重新训练策略。

Jun, 2024

该论文提出了一种针对合作多智能体系统的新颖多智能体模仿学习算法，通过使用混合网络聚合分散的 Q 函数，实现了集中式学习，并在具有高度挑战性的竞争性和合作性多智能体游戏环境中进行了广泛实验，表明该算法相对于现有的多智能体模仿学习算法具有显著的有效性。

Oct, 2023

本文提出了量子模仿学习（QIL）概念及其实现方法，采用 Variational Quantum Circuits（VQCs）替代 Deep Neural Networks（DNNs）以提高表达能力，并利用 Quantum Advantage 加速模型训练，在 offline 和 online 两种情形下分别采取 Quantum Behavioural Cloning （Q-BC）和 Quantum Generative Adversarial Imitation Learning （Q-GAIL）两种算法进行训练，并在实验中验证了其与经典算法相当的性能。此研究有望开创量子时代人工智能的先河。

Apr, 2023