Curriculum RL중급
BVER, 목표와 시작 상태를 양방향으로 키우는 Voronoi 편향 강화학습 커리큘럼
ETH 취리히 연구팀이 희소 보상 장기 과제를 위한 강화학습 커리큘럼 BVER를 제안했다. BVER는 목표에서 시작 상태를, 초기 상태 분포에서 중간 목표를 동시에 확장해 하나의 목표 조건 정책을 학습하며, 시연이나 보상 shaping 없이 비교한 모든 참조 자유 커리큘럼보다 빠르게 학습했고 0.7m 상자 오르기를 유일하게 해결했다. 이 연구는 동료 심사를 거치지 않은 arXiv 프리프린트다.