本文分析了不同潜在状态空间的属性，发现了模型学习与模型自由强化学习之间的新联系，并表明对未来奖励结果预测有用的表征可在转换和奖励变化条件下进行推广，从而进一步实现模型学习和继承特征之间的联系。

Jan, 2019

本文介绍了一种将马尔可夫决策过程和继承特征相结合的算法 (VISR)，该算法通过学习可控特征对继承特征进行增强，从而实现对 Atari 游戏中奖励的快速学习和泛化能力，并在 14 个游戏中实现了人类水平的表现。

Jun, 2019

本研究介绍了保证满足三角不等式的新型深度度量学习架构，能够更好地对图距离进行建模，并在多目标强化学习中具有更好的约束条件。

Feb, 2020

无监督学习与对比学习相结合的时间对比学习方法（STCL）基于谱分析来构建损失函数，利用示例数据的线性探测表现来评估图的谱特性。

Dec, 2023

本文通过介绍度量学和邻域的形式表述，建立了各种相似度度量之间的层次结构，并研究了这些度量的理论性质和在强化学习问题上的应用，同时结合实验结果，进一步探讨了这些度量方法的差异。

Feb, 2021

本文介绍了使用 TD 方法估计值函数的优势，即使用一种新的度量方法 - 问题的轨迹跨越时间，可以在一定程度上提高两个状态的值差的测量准确性。

Jan, 2023

我们提出了一种基于 successor features 和 generalized policy improvement 的转移框架，用于处理奖励函数在不同任务之间变化的情况，并且可以在不同任务之间自由地交换信息，同时具有转移策略的性能保证。在导航任务和控制模拟机械臂中，该方法成功地促进了优化的转移，明显优于其他方法.

Jun, 2016

本文旨在提出一种学习马氏距离来执行多变量时间序列对齐的方法，并将对齐问题作为结构预测任务来解决，提出了可行的优化方法在真实数据上进行实验证明此方法能够有效地提升对齐性能，并在基本音频特征的基础上提供了一种构建更好性能的特征组合的方法。

Sep, 2014

该论文介绍了使用距离度量学习的新方法来解决自主机器人在富含各种空间关系的人类中心环境中的空间关系学习问题，从而使其能够以灵活的方式学习任意的关系并进行泛化，这在非专家用户的辅助下以一个小数量的例子交互式地完成。

Mar, 2017

本文介绍 Successor Feature Landmarks（SFL），它是用于大型、高维空间的探索的一个框架，该框架利用继承特征（SF）的能力来驱动探索，估计状态新颖性，并通过将状态空间抽象为基于非参数地标的图表，启用高级别规划，实现了 GCRL 任务上的超越表现。

Nov, 2021