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Repräsentationslernens
Lernen nützlicher Merkmalsrepräsentationen aus Rohdaten (Bilder, Punktwolken, Propriozeption), die aufgabenrelevante Struktur erfassen. Gute Repräsentationen komprimieren hochdimensionale Eingaben in informative, kompakte Vektoren, die das nachgelagerte Kontrollpolitik-Lernen erleichtern. Selbstüberwachte Methoden (kontrastives Lernen, maskierte Autoencodierer), vortrainierte Visionmodelle und Weltmodelle dienen alle als Repräsentationslernansätze für Robotik.