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Apprentissage contrastif
Une approche d'apprentissage de représentation auto-supervisée qui entraîne un encodeur à produire des plongements similaires pour les entrées sémantiquement liées (paires positives) et des plongements dissimilaires pour les entrées non liées (paires négatives). En robotique, l'apprentissage contrastif est utilisé pour apprendre les représentations d'état à partir de vidéos non étiquetées, entraîner les modèles de récompense et pré-entraîner les encodeurs visuels avant l'ajustement fin de la politique.