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대조 학습
인코더를 훈련하여 의미론적으로 관련된 입력(양성 쌍)에 대해 유사한 임베딩을 생성하고 관련 없는 입력(음성 쌍)에 대해 서로 다른 임베딩을 생성하는 자기 지도 표현 학습 접근 방식입니다. 로봇 공학에서 대조 학습은 레이블이 없는 비디오에서 상태 표현을 학습하고, 보상 모델을 훈련하며, 제어정책 미세 조정 전에 시각 인코더를 사전 훈련하는 데 사용됩니다.
인코더를 훈련하여 의미론적으로 관련된 입력(양성 쌍)에 대해 유사한 임베딩을 생성하고 관련 없는 입력(음성 쌍)에 대해 서로 다른 임베딩을 생성하는 자기 지도 표현 학습 접근 방식입니다. 로봇 공학에서 대조 학습은 레이블이 없는 비디오에서 상태 표현을 학습하고, 보상 모델을 훈련하며, 제어정책 미세 조정 전에 시각 인코더를 사전 훈련하는 데 사용됩니다.