Glossary पर वापस जाएं
कार्य-पैरामीटरीकृत सीखना
कार्य-पैरामीटरीकृत सीखना प्रदर्शनों को एक निश्चित विश्व फ्रेम के बजाय कई समन्वय फ्रेम या कार्य पैरामीटर (जैसे, वस्तु का पोज़, एक लक्ष्य स्थान, एक बाधा फ्रेम) के सापेक्ष एन्कोड करता है। निष्पादन करते समय, नीति स्वचालित रूप से नई वस्तु और लक्ष्य कॉन्फ़िगरेशन के अनुकूल होती है बिना पुनः प्रशिक्षण के, क्योंकि इसने कार्य-प्रासंगिक संदर्भों के सापेक्ष गति सीखी है। कार्य-पैरामीटरीकृत गॉसियन मिश्रण मॉडल (TP-GMM) और कर्नेलीकृत गति आदिम शास्त्रीय कार्यान्वयन हैं। यह दृष्टिकोण संरचित पिक-एंड-प्लेस कार्यों के लिए मजबूत ज्यामितीय सामान्यीकरण प्रदान करता है, हालांकि इसके लिए कार्य फ्रेम को रनटाइम पर पहचाना और ट्रैक किया जाना आवश्यक है। इसे व्यवहार में देखें: हमारी डेटा संग्रह सेवा →