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潜在アクション表現
VAEまたはVQ-VAEを使用して高次元ロボットアクションをコンパクトな潜在空間に圧縮し、その後制御ポリシーを生のアクションではなく潜在コードを予測するように学習させます。潜在アクション表現は有効なアクション次元性を削減し、制御ポリシー学習を容易にし、多峰分布のより良いモデリングを実現します。言語条件付きおよびビデオ予測ロボット学習で使用されます。
VAEまたはVQ-VAEを使用して高次元ロボットアクションをコンパクトな潜在空間に圧縮し、その後制御ポリシーを生のアクションではなく潜在コードを予測するように学習させます。潜在アクション表現は有効なアクション次元性を削減し、制御ポリシー学習を容易にし、多峰分布のより良いモデリングを実現します。言語条件付きおよびビデオ予測ロボット学習で使用されます。