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Aprendizado Contrastivo
Uma abordagem de aprendizado de representação auto-supervisionada que treina um codificador para produzir embeddings similares para entradas semanticamente relacionadas (pares positivos) e embeddings dissimilares para entradas não relacionadas (pares negativos). Em robótica, o aprendizado contrastivo é usado para aprender representações de estado a partir de vídeo não rotulado, treinar modelos de recompensa e pré-treinar codificadores visuais antes do ajuste fino de política.