이 연구에서는 강화 학습에서 제로 샷 일반화 문제를 해결하기 위해 행동 특정 컨텍스트 표현을 학습하는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
기존 연구에서는 컨텍스트 표현을 정책 학습과 분리하여 학습했지만, 이 연구에서는 컨텍스트 표현과 정책을 동시에 학습하는 방식을 제안합니다. 이를 통해 정책에 특화된 컨텍스트 표현을 학습할 수 있으며, 이는 다양한 환경에서 더 나은 제로 샷 일반화 성능을 보여줍니다.
실험 결과, 제안 방식은 기존 방식에 비해 다양한 환경에서 더 나은 성능을 보였습니다. 특히 복잡한 Ant 환경에서 큰 성능 향상을 보였습니다. 또한 학습된 컨텍스트 표현이 실제 환경 동역학의 변화를 잘 포착하고 있음을 확인했습니다.
이 연구 결과는 행동 특정 컨텍스트 표현 학습이 강화 학습 시스템의 제로 샷 일반화 능력을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 이는 다양한 실세계 작업에 적용할 수 있는 더 강건하고 유연한 자율 에이전트를 만드는 데 기여할 것입니다.
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