अव्यक्त स्थान

एक अव्यक्त स्थान एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा सीखा गया डेटा का एक संपीड़ित, निम्न-आयामी प्रतिनिधित्व है — एक एन्कोडर का आउटपुट जो एक अवलोकन की सबसे कार्य-प्रासंगिक विशेषताओं को कैप्चर करता है। रोबोट सीखने में, अव्यक्त स्थान VAE (variational autoencoders) में दृश्य दृश्यों के संरचित प्रतिनिधित्व सीखने के लिए, विश्व मॉडल में भविष्य की स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए, और CVAE-आधारित नीतियों (जैसे ACT) में बहु-मोडल क्रिया वितरण को एन्कोड करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। एक अच्छी तरह से संरचित अव्यक्त स्थान शब्दार्थ रूप से समान अवलोकनों को एक साथ रखता है, कच्चे पिक्सेल स्थान के बजाय अव्यक्त डोमेन में प्रक्षेप, योजना, और डेटा संवर्धन को सक्षम करता है। व्यवहार में देखें: हमारी डेटा संग्रह सेवा →

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