CDE: Concept-Driven Exploration for Reinforcement Learning
यह शोधपत्र कॉन्सेप्ट-ड्रिवन एक्सप्लोरेशन (CDE) का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण अधिगम (reinforcement learning) ढांचा है जो विज़ुअल कंट्रोल कार्यों में कुशल, लक्षित अन्वेषण के लिए मार्गदर्शन करने और वास्तविक दुनिया में मजबूत स्थानांतरण प्राप्त करने हेतु अवधारणा पुनर्निर्माण सटीकता (concept reconstruction accuracy) को एक आंतरिक पुरस्कार के रूप में उपयोग करते हुए, ऑब्जेक्ट-सेंट्रिक अवधारणाओं को शोर युक्त पर्यवेक्षी संकेतों (noisy supervisory signals) के रूप में उत्पन्न करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित विजन-लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाता है।