Bunny Code

논문 Figure를 그리다 보면 그래프 안의 요소들을 바꾸어야 할 일들이 많다. 선의 색상, 두께, 글자 크기 등 많은 것들은 검색을 통해 쉽게 바꿀 수 있지만, x축 표현 방법과 관련 숫자 크기를 바꾸는 내용은 쉽게 찾을 수 없어 직접 포스팅하고자 한다. 무슨 상황인지 설명을 먼저 해보자. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 100) * 10**7 y = np.ones_like(x) * 5 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.plot(x, y, 'r-') plt.show() 위와 같이 코드를 작성하면, 다음의 그래프를 그릴 수 있다. 문제는 x축의 $1e8$ 부분이다. 제출하고자 하는 j..

저자 : Kate Rakelly*, Aurick Zhou*, Deirdre Quillen, Chelsea Finn, Sergey Levine 논문 출처 : https://arxiv.org/pdf/1903.08254.pdf 참고하면 좋은 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=w9KAmvUA9WI&t=691s 0. Abstract 기존 Meta Learning 방법들은 대부분 on-policy 에 의존 이는 sample efficiency의 큰 저하를 불러옴 새로운 task에 적응할 때, task uncertainty를 추론하는 메커니즘이 부족해 sparse reward problems에서 효과를 제한함 task inference와 control을 분리하는 off-policy M..