机构名称：
¥ 15.0
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
学习机器人示威轨迹的低维潜图
主要关键词
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