논리 사양 기반 동적 과제 샘플링을 통한 강화 학습 에이전트의 효율적 학습

논리 사양 기반 동적 과제 샘플링 기법(LSTS)은 강화 학습 에이전트의 학습 효율성을 높이기 위해 제안되었다. LSTS는 고수준 과제 사양을 나타내는 SPECTRL 언어와 교사-학생 학습 전략을 활용하여, 에이전트가 최소한의 환경 상호작용으로 고수준 목표를 달성할 수 있도록 한다.