用于高效策略学习的预训练视觉动态表示
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对利用无标注视频数据进行强化学习预训练中的挑战，提出了一种名为预训练视觉动态表示（PVDR）的新方法。通过采用视频预测作为预训练任务，我们利用基于Transformer的条件变分自编码器（CVAE）学习视频中的视觉动态表示，从而有效缩小视频与下游任务之间的领域差距，促进政策学习的效率。实验结果表明，PVDR能够有效提升基于视频的预训练效果。
本研究提出了一种新方法PVDR，利用无标注视频数据进行强化学习预训练。通过视频预测任务，基于Transformer的CVAE学习视觉动态表示，从而提高政策学习效率。实验结果表明，PVDR显著改善了视频预训练效果。
