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논문 Mastering Atari with Discrete World Models 저자 Hafner et al. (Google Research / DeepMind) 학회/연도 ICLR 2021 arXiv 2010.02193📄 한 문단 요약DreamerV2는 ICLR 2021에 발표된 Dreamer의 직접 후속으로, 연속 잠재 변수(Gaussian) 대신 32×32 범주형(categorical) 잠재 변수와 KL 균형(KL balancing)을 도입해 이산 행동 공간인 Atari로 확장했다. 단일 GPU에서 200M 환경 스텝, 468억 개의 상상 상태를 학습해 55개 Atari 게임의 게이머 정규화 중간값에서 Rainbow를 능가하고 인간 수준 성능을 달성했다. 연속 제어 전용이었던 Dreame..