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カリキュラム学習
人間が学習する方法と同様に、学習者に増加する難易度の順序でタスクまたは環境を提示する訓練戦略です。ロボットRLでは、カリキュラム学習は簡略化されたタスク（グリッパーの近くのオブジェクト、低いランダム化）から始まり、段階的に難易度を増加させます（遠いオブジェクト、高いドメインランダム化）。自動カリキュラム生成方法（PAIREDやPLRなど）は活発な研究分野です。
人間が学習する方法と同様に、学習者に増加する難易度の順序でタスクまたは環境を提示する訓練戦略です。ロボットRLでは、カリキュラム学習は簡略化されたタスク（グリッパーの近くのオブジェクト、低いランダム化）から始まり、段階的に難易度を増加させます（遠いオブジェクト、高いドメインランダム化）。自動カリキュラム生成方法（PAIREDやPLRなど）は活発な研究分野です。