ビジュアルモーター制御のための自己教師あり学習による内部ダイナミクスの事前学習

限られたデモンストレーションデータから、ビジュアルモーター制御のための効率的な表現を学習する新しい自己教師あり学習手法DynaMoを提案する。DynaMoは、観測系列の因果的な構造を活用し、逆ダイナミクスモデルと順ダイナミクスモデルを共同で学習することで、タスク関連の特徴を抽出する。