핵심 개념
스냅샷 강화 학습은 선행 경로를 활용하여 새로운 에이전트의 표본 효율성을 향상시키는 프레임워크를 제안합니다.
통계
AlphaStar는 16 TPU-v3를 14일간 사용하여 훈련되었으며, 각 에이전트는 실시간 StarCraft II 게임의 200년 분량을 사용했습니다.
Robotic Transformer 2(RT-2)는 13개 로봇이 17개월 동안 사무실 주방 환경에서 수집한 데모 데이터를 활용했습니다.
인용구
"스냅샷 강화 학습은 선행 경로를 활용하여 새로운 에이전트의 표본 효율성을 향상시키는 프레임워크를 제안합니다."
"S3RL 알고리즘은 스냅샷 강화 학습의 기본선으로, 상태 분류(SC) 및 학생 궤적 절단(STT)을 통해 상태 중복과 영향 부족 문제를 해결합니다."