자기 예측 표현 학습 외에도 강화 학습에서 표현 학습을 위한 다양한 접근법이 있습니다. 일반적으로 표현 학습은 환경의 상태를 효율적으로 나타내는 방법을 학습하는 것을 의미합니다. 이를 위해 다양한 기법이 사용될 수 있으며, 자기 예측 표현 학습 외에도 다음과 같은 접근법이 있을 수 있습니다:
잠재 변수 모델링: 환경의 상태를 잘 나타내는 잠재 변수를 학습하는 모델링 기법을 사용할 수 있습니다.
클러스터링 및 차원 축소: 환경의 상태를 클러스터링하거나 차원을 축소하여 효율적인 표현을 학습할 수 있습니다.
특징 추출: 환경의 상태에서 중요한 특징을 추출하여 효율적인 표현을 학습하는 방법을 사용할 수 있습니다.
지식 전이: 다른 환경에서 학습한 지식을 활용하여 현재 환경에서 효율적인 표현을 학습할 수 있습니다.