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Aprendizaje Contrastivo
Un enfoque de aprendizaje de representación autosupervisado que entrena un codificador para producir incrustaciones similares para entradas semánticamente relacionadas (pares positivos) e incrustaciones disímiles para entradas no relacionadas (pares negativos). En robótica, el aprendizaje contrastivo se utiliza para aprender representaciones de estado a partir de video sin etiquetar, entrenar modelos de recompensa y preentrenar codificadores visuales antes del ajuste fino de políticas.