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메타 학습
학습을 배우기 — 모델을 작업 분포에 대해 훈련하여 최소한의 데이터로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 함. 로봇 학습에서 MAML, ProMP, 작업 조건부 제어 정책 같은 메타 학습 접근법은 새로운 물체, 환경, 작업 변형에 대한 소수 샷 적응을 가능하게 한다. 모델은 작업 분포 전체에 걸쳐 광범위하게 효과적인 초기화 또는 적응 전략을 학습한다.
학습을 배우기 — 모델을 작업 분포에 대해 훈련하여 최소한의 데이터로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 함. 로봇 학습에서 MAML, ProMP, 작업 조건부 제어 정책 같은 메타 학습 접근법은 새로운 물체, 환경, 작업 변형에 대한 소수 샷 적응을 가능하게 한다. 모델은 작업 분포 전체에 걸쳐 광범위하게 효과적인 초기화 또는 적응 전략을 학습한다.