이 논문은 비디오 데이터를 활용하여 강화학습을 위한 잠재 상태 표현을 학습하는 원칙적인 접근법을 제안한다.
먼저, 무작위 잡음이 있는 관측 환경과 외생 잡음이 있는 더 어려운 환경에서 세 가지 일반적인 접근법(자동 인코더, 시간 대비 학습, 순방향 모델링)을 이론적으로 분석한다.
무작위 잡음이 있는 환경에서는 시간 대비 학습과 순방향 모델링이 잠재 상태를 학습하고 효율적인 강화학습을 수행할 수 있음을 보인다.
하지만 외생 잡음이 있는 환경에서는 비디오 데이터 기반 표현 학습의 샘플 복잡도가 행동 레이블이 있는 궤적 데이터 기반 표현 학습보다 지수적으로 나쁠 수 있음을 보여준다. 이는 비디오 데이터 기반 강화학습이 어려운 이유를 부분적으로 설명한다.
마지막으로 세 가지 시각 도메인에서 실험을 수행하여 이론적 결과를 검증한다.
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by Dipendra Mis... ที่ arxiv.org 03-21-2024
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