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随着机器学习的快速改进，增强学习（RL）已被用来自动化不同领域的人类任务。但是，培训此类代理商很困难，并且仅限于专家用户。此外，由于现实世界中相互作用的高成本和安全问题，它大多限于模拟环境。演示学习是一个范式，在该范式中，代理商通过模仿演示中显示的专家的行为来学习执行任务。从演示中学习通过提高样本效率来加速学习过程，同时还可以降低程序员的努力。由于在不与环境互动的情况下学习任务，因此演示学习可以自动化广泛的现实应用程序，例如机器人技术和医疗保健。本文提供了示范学习的调查，在其中我们正式介绍了演示问题及其主要挑战，并全面概述了从演示数据集创建的演示过程中学习的过程，从演示中到学习方法，以及通过将演示示范学习与不同的机器学习方法结合起来的优化。我们还审查了现有的基准并确定其优势和局限性。此外，我们讨论了范式及其主要应用的优点和缺点。最后，我们讨论了该领域的开放问题和未来的研究方向。
示范学习调查-DI.UBI.PT
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