논문해외
다음 상태의 가치를 평가하여 월드 모델로 행동을 학습하는 기법
원제 · Learning to Act with World Models by Valuing What Comes Next
HF Daily Papers
환경 동역학에서 얻은 예측 정보를 활용해 희소 보상 환경에서도 효과적으로 에이전트의 행동 정책을 학습하는 방식을 제시한다.
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A sparse terminal reward tells an agent little about its steps. Much of the missing information is implicit in the environment's dynamics, because each state transition can change the conditions for…
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