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Abstract문제점기존 unsupervised skill discovery 방법들: 정적인 환경에만 초점. 에피소드 내 고정된 스킬만 사용. → 변화하는 환경 속 공통 구조를 제대로 학습 X.제안 기법incremental skills: 이전에 학습한 스킬들의 조합으로 구성된 state coverage를 확장하도록 새로운 스킬 학습.스킬 평가 프로세스: 중복 스킬 방지를 위해 새 스킬이 기존 스킬과 얼마나 다른지 & state coverage 확장 기여도 평가.실험 결과Maze navigation과 locomotion 환경에서 제안 알고리즘이 공통 구조를 잘 표현하는 스킬을 학습함.Downstream task에서도 기존 방법들보다 더 유용함.1.Introduction문제의식기존의 강화학습 에이전트는 매번..