本文研究了在线强化学习在部分可观测动态系统中的应用，提出了一种基于模型的算法，通过可观测量学习了一个近似最优策略，其样本复杂度与系统的有关参数呈多项式关系。该算法自然地支持函数逼近，可处理具有潜在大状态和观测空间的系统，并且在一些特殊模型中也得到了有效应用。

Jul, 2022

该论文介绍了应用于部分可观测的情况下的强化学习模型，探讨了在一些特殊情况下该模型的使用，提出了一种通过乐观估计与极大似然估计相结合的简单算法，能够保证在这些特殊情况下有多项式样本复杂度可行的方法。

Apr, 2022

本文提出了一种深度变分强化学习方法，该方法引入了归纳偏置，允许代理学习环境的生成模型并在该模型中执行推断以有效地聚合可用信息。通过在 Mountain Hike 和 flickering Atari 的实验中表明，我们的方法优于先前依赖于循环神经网络对过去进行编码的方法。

Jun, 2018

本论文在预测状态表示的一般设置中针对部分可观察的强化学习提出了一种自然而统一的结构条件，即 B 稳定性，并通过乐观极大似然估计、估计至决策和基于模型的乐观后验抽样的三种算法来实现对 B 稳定性预测状态表示的多项式样本学习，并且取得了很好的样本复杂度。

Sep, 2022

本文探讨了在部分可观察环境下的安全强化学习问题，旨在实现安全可达性目标。通过提出一种基于随机模型的方法，在面对未知系统动态和部分观测环境时，几乎确定地保证了强化学习的安全性。利用预测状态表示和再生核希尔伯特空间，对未来的多步观测进行了解析表示，并通过核贝叶斯规则导出了关键操作，可以使用不同的操作递归估计未来的观测。在假设观测和动作空间无限大的情况下，为强化学习算法建立了多项式样本复杂度，确保了 ε- 次优安全策略保证。

Dec, 2023

本研究旨在解决强化学习中部分可观察马尔可夫决策过程带来的性能下降问题，并通过对表示视图的利用提出了一种可行的强化学习算法，可在部分观测输入下实现比现有算法更高的性能，推动可靠强化学习在实际应用中的应用。

Nov, 2023

通过提出一种新的基于双线性 Actor-Critic 框架的学习算法，该算法可以对部分可观察的动态系统进行部分可观察的强化学习，并且在特定的情形下（如欠完备的可观察性模型）具有较高的性能表现。

Jun, 2022

一个 RL 算法，可以通过端到端训练来估算隐藏状态，并将估算可视化为状态转换图。 实验结果表明，该算法可以解决简单的 POMDP 问题，并使代理行为可解释给人类。

Apr, 2023

本文提出了一种基于 Q-learning 和 IoAlergia 的强化学习方法，用于处理部分可观察环境下的控制系统策略生成，将 RL 与学习环境模型相结合以提供抽象的环境状态获取。实验结果表明，该方法在性能表现上优于六种当下的深度 RL 技术。

Jun, 2022

本文研究了一种深度学习方法，将强化学习和监督学习结合，通过长短时记忆网络对隐藏状态的表示进行学习，在部分可观测任务中表现出了很好的性能。

Sep, 2015