Багатокрокове прогнозування в лінеаризованих латентних просторах для навчання репрезинтацій

• Дата: 2022
• Автор: Tytarenko, Andrii
• Формат: Стаття
• Мова: English
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022
• Теми: representation learning; learning controllable embedding; reinforcement learning; latent state space; навчання репрезентацій; навчання керованих просторів; навчання з підкріпленням; латентний простір станів
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/269583
• Назва журналу: System research and information technologies

In this paper, we derive a novel method as a generalization over LCEs such as E2C. The method develops the idea of learning a locally linear state space by adding a multi-step prediction, thus allowing for more explicit control over the curvature. We show that the method outperforms E2C without dras...