研究人机交互中智能机器人的学习奖励功能从而完成任务，探讨通过对多种机器人轨迹的比较反馈方式学习机器的奖励功能，包括两两比较、评分、最佳选择等，并提出主动学习技术，以优化从用户反馈中获得的期望信息，进而在自主驾驶模拟、家庭机器人、标准强化学习等领域展示了这种方法的适用性。

Oct, 2022

利用深度模型学习中间视觉表示的抽象能力来从少量的演示序列中快速推断知觉奖励函数，以便在真实世界环境中使用强化学习智能体执行任务。

Dec, 2016

通过有限集的初始种子和一些训练稳定的修改，我们提出了一种基于对抗性反向强化学习的技术，名为 DE-AIRL，该技术能够显著减少对专家演示的需求，并仍能够将回报函数外推到完全程序化域，我们在 MiniGrid 和 DeepCrawl 的两个程序化环境中展示了我们的技术的有效性。

Dec, 2020

本文提出了用于从机器人的多次策略中恢复策略目标的新算法。该算法基于观察所观察到的代理程序沿梯度方向更新其策略参数的假设。

Jul, 2020

本文提出了一种基于人类启发的框架以提高采样效率，其中通过逐步提供简单但相似的任务来适应复杂的强化学习任务，并且使用任何转移学习方法来减少样本复杂性而不增加计算复杂性，实验表明该框架能够在优化问题方面表现出良好的性能。

Feb, 2023

提出了一种基于奖励模型的框架，它使得机器学习代理能学习到语言指令， 并通过这些指令执行任务，而不需要通过修改环境奖励函数来实现。这种方法将任务的语义表示和执行分离，在简单的网格世界中，使代理能够学习一系列涉及块的交互和对空间关系的理解的指令， 且无需新的专家数据就可以适应环境的变化。

Jun, 2018

通过开发一套简单的诊断任务，并对常见的奖励学习和模仿学习算法进行评估，本研究证实算法的性能高度依赖于实现细节，其中还揭示了套件如何确定设计缺陷并快速评估解决方案的案例研究。

Dec, 2020

本研究利用示范来解决强化学习中稀疏奖励的探索问题，成功地学习了长期、多步骤的机器人任务，方法使用了 DDPG 和 HER 算法，提供了一种在仿真机器人任务上比以往 RL 算法快一个数量级的加速，方法易于实现，能够解决在行为克隆和 RL 算法中 都无法解决的任务，并且往往表现优于示范策略。

Sep, 2017

本文提出了一种人与机器人交互的新方式，通过以人类指导机器人从高表达特征的状态到不表达该特征的状态的方法来学习机器人掌握的特征，然后将其集成到奖励函数中，大大降低了样本复杂度并提高了奖励的泛化性能。

Jun, 2020

本综述介绍了在复杂环境下采用启发式专家经验演示来加速强化学习决策的优点，讨论了演示在决策学习中各种应用方法，并提供了一个实用的流程示例用于生成和利用演示。

Mar, 2023