本文提出了一种新颖的少样本强化学习问题，其通过任务的子任务图描述一组子任务及其依赖关系，我们开发了一种元学习器，即消息传递子任务图推理器（MSGI），该学习器通过与环境交互推断任务的潜在参数，并采用上限置信界中得到启发的内在奖励以促进有效探索，实验结果表明该方法能够准确推断潜在任务参数， 并比现有的元强化学习和分层强化学习方法更有效地适应。

Jan, 2020

提出了一种新的强化学习问题，该问题需要代理在一个由子任务图描述的先前未见的环境中进行泛化，我们提出了一种神经子任务图求解器，通过使用递归神经网络嵌入来编码子任务图，并用基于梯度的策略，图奖励传播来预训练它，进一步通过演员 - 评论家方法微调它，实验结果表明，我们的代理可以进行复杂的推理，找到执行子任务图的近似最优方式，并且在未见的子任务图上具备很好的泛化性能。

Jul, 2018

通过一阶逻辑和子任务实体来建模子任务依赖关系，学习零样本实体属性，并且比以前的方法更有效地学习层次和组合任务的潜在结构，示范 PSGI 可以泛化模拟在适应期间未见到过的子任务结构。

Mar, 2022

通过使用神经任务图网络作为中间表示，我们成功地在两个复杂任务中将任务的组成结构显式融合到模型中，从而实现任务间的泛化，提高数据效率以及无需密集分层监督而实现强泛化能力，并在 JIGSAWS 手术数据集上展示了良好的任务结构预测性能。

Jul, 2018

该研究旨在从任务的教学视频中建立多模态子任务图，以便更准确地预测下一个子任务，并且与先前方法相比，建立的图更接近于人工标注的图。

Feb, 2023

在强化学习中，我们介绍了一种新的强化学习问题，其中代理需要在学习解决子任务的有用技能后学习执行指令序列。我们考虑到先前未见的指令和更长的指令序列的泛化，为此，我们提出了一种基于类比的新目标和一个层次结构架构，并提出了一个新的神经网络架构来解决延迟奖励问题，实验结果表明这些提议对于泛化到较长指令序列以及未见指令是至关重要的。

Jun, 2017

本文提出了一种通过任务插值来扩充任务集的元学习方法（MLTI），通过该方法可以实现更好的泛化性能，从而在多个数据集上显著优于当前最先进的策略。

Jun, 2021

本文提出了一种基于梯度的分层结构的元学习方法，该方法通过任务聚类结构以及自适应知识传递来解决元学习中任务不确定性和异质性问题，并在玩具回归和少样本图像分类问题中取得了最优表现。

May, 2019

介绍了一种广泛适用的形式主义，即组合问题图，以解决机器学习中不利于推广的问题，提出了组合泛化问题并引入组合递归学习器，该框架适用于学习算法过程以组合表示转换，从而产生能够进行推理的学习器。

Jul, 2018

本文考虑多任务表示学习的框架，总结最近的研究进展，指出基于梯度和基于度量的算法在实践中的根本差异并通过新的基于光谱的正则项改进元学习方法进行实验，以实现 few-shot 分类任务。

Oct, 2020