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초록·키워드
새로운 환경에 대한 일반화는 픽셀 기반 강화 학습(RL)에서 가장 어려운 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 동일한 도메인내에서 서로 다른 도메인의 샘플들을 활용하는 글로벌 및 로컬 대조 모듈을 가진 새로운 보상 기반 대비학습 프레임워크를 제안하여 이 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 핵심 직관은 유사한 환경의 이미지가 서로 다른 도메인에서 온 이미지일지라도 공통적인 특징을 공유한다는 것이다. 글로벌 대조 모듈의 경우, 우리는 환경의 감독 신호(예: 보상 또는 에피소드 종료신호)를 ... 전체 초록 보기
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