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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,291 - 1,294 (4page)
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To solve multiple tasks with a single policy, we present a self-attention-based adversarial learning method in this paper. To automatically classifies subtasks without prior knowledge and find specific intents and policies given the subtasks, transformer are used. It helps to learn long-term dependencies between previous states and subtasks by automatically selecting important information. We show state-of-the-art performance in comparison with existing imitation learning methods using unstructured demonstration in several environments where subtasks exist.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후연구
참고문헌
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