Скрытое пространство
Скрытое пространство — это сжатое, низкомерное представление данных, изученное нейронной сетью — выход кодировщика, который захватывает наиболее релевантные для задачи признаки наблюдения. В обучении робота скрытые пространства используются в VAE (вариационных автокодировщиках) для изучения структурированных представлений визуальных сцен, в моделях мира для предсказания будущих состояний и в политиках на основе CVAE (таких как ACT) для кодирования мультимодальных распределений действий. Хорошо структурированное скрытое пространство размещает семантически похожие наблюдения близко друг к другу, обеспечивая интерполяцию, планирование и увеличение данных в скрытом домене вместо пространства сырых пикселей. Смотрите это в действии: наш сервис сбора данных →