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잠재 공간
잠재 공간은 신경망이 학습한 압축된 저차원 데이터 표현입니다 — 관찰의 가장 작업 관련 특성을 포착하는 인코더의 출력입니다. 로봇 학습에서 잠재 공간은 시각 장면의 구조화된 표현 학습을 위한 VAE(변분 자동인코더), 미래 상태 예측을 위한 월드 모델, 다중 모드 동작 분포를 인코딩하기 위한 CVAE 기반 제어정책(ACT 같은)에 사용됩니다. 잘 구조화된 잠재 공간은 의미론적으로 유사한 관찰을 가깝게 배치하여 원본 픽셀 공간이 아닌 잠재 영역에서 보간, 계획, 데이터 증강을 가능하게 합니다. 실제 사례 보기: 우리의 데이터 수집 서비스 →