Vi introducerar Embed to Control (E2C), en metod för modellinlärning och styrning av icke-linjära dynamiska system från råa pixelbilder. E2C består av en djup generativ modell, som tillhör familjen av variationella autokodrar, som lär sig att generera bildbanor från ett latent utrymme där dynamiken begränsas till att vara lokalt linjär. Vår modell är härledd direkt från en optimal kontroll formulering i latent utrymme, stöder långsiktig förutsägelse av bildsekvenser och uppvisar stark prestanda på en mängd komplexa kontrollproblem.
Metoden Embed to Control (E2C) föreslås av Watter et al. REF använder en ny djupt probabilistisk generativ modell för att omvandla råa bild pixlar till ett lågdimensionellt latent utrymme, där stokastisk optimal kontroll kan tillämpas.
Embed to Control: A Locally Linear Latent Dynamics Model for Control from Raw Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}