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潜在空間
潜在空間はニューラルネットワークによって学習されたデータの圧縮された低次元表現です。観測の最もタスク関連性の高い特徴を捉えるエンコーダの出力です。ロボット学習では、潜在空間はVAE（変分オートエンコーダ）で視覚シーンの構造化表現を学習するために、ワールドモデルで将来状態を予測するために、ACTのようなCVAEベースの制御ポリシーで多峰アクション分布をエンコードするために使用されます。よく構造化された潜在空間は意味的に類似した観測を近くに配置し、生ピクセル空間ではなく潜在領域での補間、計画、データ拡張を実現します。 実践例を見る：当社のデータ収集サービス →