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表現学習
画像、点群、固有受容覚などの生データから、タスク関連の構造を捉える有用な特徴表現を学習すること。良い表現は高次元の入力を情報量の多い、コンパクトなベクトルに圧縮し、その後の制御ポリシー学習を容易にします。自己教師あり学習（対比学習、マスク付きオートエンコーダ）、事前学習済みビジョンモデル、ワールドモデルはすべてロボティクスにおける表現学習アプローチとして機能します。
画像、点群、固有受容覚などの生データから、タスク関連の構造を捉える有用な特徴表現を学習すること。良い表現は高次元の入力を情報量の多い、コンパクトなベクトルに圧縮し、その後の制御ポリシー学習を容易にします。自己教師あり学習（対比学習、マスク付きオートエンコーダ）、事前学習済みビジョンモデル、ワールドモデルはすべてロボティクスにおける表現学習アプローチとして機能します。