BYOL-Explore: Exploration with Bootstrapped Prediction
我们提出了 BYOL-Explore，这是一种概念简单但通用的方法，用于在视觉复杂的环境中进行好奇心驱动的探索。BYOL-Explore 通过优化潜在空间中的单个预测损失（无需额外的辅助目标）来学习世界表征、世界动态和探索策略。我们表明 BYOL-Explore 在 DM-HARD-8 中是有效的，DM-HARD-8 是一个具有挑战性的部分可观察连续动作硬探索基准，具有视觉丰富的 3-D 环境。
BYOL tutorial: self-supervised learning on CIFAR images with code in Pytorch
实现和理解 byol，一种没有负样本的自监督计算机视觉方法。了解 BYOL 如何学习用于图像分类的稳健表示。
