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잠재 동작 표현
VAE 또는 VQ-VAE를 사용하여 고차원 로봇 동작을 컴팩트한 잠재 공간으로 압축한 후, 제어정책을 원본 동작 대신 잠재 코드를 예측하도록 학습합니다. 잠재 동작 표현은 유효한 동작 차원성을 줄여 제어정책 학습을 더 쉽게 하고 다중 모드 분포의 더 나은 모델링을 가능하게 합니다. 언어 조건부 및 비디오 예측 로봇 학습에 사용됩니다.
VAE 또는 VQ-VAE를 사용하여 고차원 로봇 동작을 컴팩트한 잠재 공간으로 압축한 후, 제어정책을 원본 동작 대신 잠재 코드를 예측하도록 학습합니다. 잠재 동작 표현은 유효한 동작 차원성을 줄여 제어정책 학습을 더 쉽게 하고 다중 모드 분포의 더 나은 모델링을 가능하게 합니다. 언어 조건부 및 비디오 예측 로봇 학습에 사용됩니다.