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VAE
변분 오토인코더 — 입력을 분포(평균 + 분산)로 인코딩하고 이 분포에서 샘플을 디코딩하여 확률적 잠재 공간을 학습하는 생성 모델. ELBO 목적함수는 재구성 품질과 잠재 공간 정규성의 균형을 맞춘다. VAE는 로봇 학습에서 다음과 같이 사용된다: 잠재 상태 표현, ACT 제어정책 아키텍처(CVAE 인코더), 생성 세계 모델.
변분 오토인코더 — 입력을 분포(평균 + 분산)로 인코딩하고 이 분포에서 샘플을 디코딩하여 확률적 잠재 공간을 학습하는 생성 모델. ELBO 목적함수는 재구성 품질과 잠재 공간 정규성의 균형을 맞춘다. VAE는 로봇 학습에서 다음과 같이 사용된다: 잠재 상태 표현, ACT 제어정책 아키텍처(CVAE 인코더), 생성 세계 모델.