ロバストな世界モデルを学習する: 正則化された対照的な表現学習

本論文では、対照的な教師なし表現学習とインターベンション不変の正則化子を組み合わせることで、ロバストな世界モデルを学習する手法を提案する。これにより、サンプル効率の向上と一般化性の改善を実現する。