Encodeur pour la Force et la Vision dans la Manipulation

Description

Cette séance de cours traite de la combinaison de la force et de la vision dans une représentation dimensionnelle inférieure pour la manipulation des clés de contact, dans le but d'améliorer l'efficacité des tâches d'apprentissage en aval. S'inspirant de la théorie de la perception de Helmholtz, le présentateur propose d'évaluer les représentations apprises en utilisant l'information mutuelle entre l'état complet et la représentation apprise.

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Séances de cours associées (47)

Concepts associés (36)

Force (physique)

Une force modélise, en physique classique, une action mécanique exercée sur un objet ou une partie d'un objet par un autre objet ou partie d'objet. L'ensemble des forces appliquées à un objet a pour effet de lui communiquer une accélération ou de le déformer. Introduit antérieurement , le concept de force a été précisé en 1684 par Isaac Newton, qui en a fait l'un des fondements de la mécanique newtonienne. Le concept de force est ancien, mais il a mis longtemps à obtenir une nouvelle définition utilisable.

Auto-encodeur variationnel

En apprentissage automatique, un auto-encodeur variationnel (ou VAE de l'anglais variational auto encoder), est une architecture de réseau de neurones artificiels introduite en 2013 par D. Kingma et M. Welling, appartenant aux familles des modèles graphiques probabilistes et des méthodes bayésiennes variationnelles. Les VAE sont souvent rapprochés des autoencodeurs en raison de leur architectures similaires. Leur utilisation et leur formulation mathématiques sont cependant différentes.

Auto-encodeur

Un auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.

Équations de Lagrange

vignette|Joseph-Louis Lagrange Les équations de Lagrange, découvertes en 1788 par le mathématicien Joseph-Louis Lagrange, sont une reformulation de la mécanique classique. Il s'agit d'une reformulation de l'équation de Newton, qui ne fait pas intervenir les forces de réaction. Pour cela, on exprime les contraintes que subit la particule étudiée sous la forme d'équations du type : Il n'y a qu'une équation si le mouvement est contraint à une surface, deux s'il est contraint à une courbe.

Information mutuelle

Dans la théorie des probabilités et la théorie de l'information, l'information mutuelle de deux variables aléatoires est une quantité mesurant la dépendance statistique de ces variables. Elle se mesure souvent en bit. L'information mutuelle d'un couple de variables représente leur degré de dépendance au sens probabiliste. Ce concept de dépendance logique ne doit pas être confondu avec celui de causalité physique, bien qu'en pratique l'un implique souvent l'autre.