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メタ学習
学習を学ぶ — タスク分布でモデルを訓練して、最小限のデータで新しいタスクに迅速に適応できるようにします。ロボット学習では、MAML、ProMP、タスク条件付き制御方針などのメタ学習アプローチが、新しいオブジェクト、環境、またはタスク変動への数ショット適応を可能にします。モデルはタスク分布全体で広く有効な初期化または適応戦略を学習します。
学習を学ぶ — タスク分布でモデルを訓練して、最小限のデータで新しいタスクに迅速に適応できるようにします。ロボット学習では、MAML、ProMP、タスク条件付き制御方針などのメタ学習アプローチが、新しいオブジェクト、環境、またはタスク変動への数ショット適応を可能にします。モデルはタスク分布全体で広く有効な初期化または適応戦略を学習します。