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この論文では、不変性原理を使用して因果的特徴を学習する世界モデルを提示します。特に、対照的な教師なし学習を使用して、不変の因果的特徴を学習します。これにより、観察の無関係な部分またはスタイルの拡張全体
arxiv_reader のブックマーク 2022/09/30 11:50
不変の因果的特徴を持つ世界モデルの対照的な教師なし学習[representation learning][depth prediction][augmentation][reinforcement learning][unsupervised][arXiv][arXiv reaDer][OOD][sim-to-real][contrastive]この論文では、不変性原理を使用して因果的特徴を学習する世界モデルを提示します。特に、対照的な教師なし学習を使用して、不変の因果的特徴を学習します。これにより、観察の無関係な部分またはスタイルの拡張全体2022/09/30 11:50
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不変の因果的特徴を持つ世界モデルの対照的な教師なし学習
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