以往研究：基于愿景的强化学习

主要研究者：
斯特拉·余（Stella Yu）

基于视觉的强化学习（RL）是成功的，但如何将其推广到未知的测试环境仍然具有挑战性。它不仅需要处理高维视觉输入，还需要处理新测试场景中的显著变化，例如颜色/纹理变化或移动干扰物。现有的方法侧重于训练一个对变化的视觉领域通用的RL策略，而我们侧重于提取通用的视觉前景，为RL策略学习者提供清晰的不变视觉。我们的方法是完全无监督的，没有手动注释或对环境内部的访问。