Encodeur pour la Force et la Vision dans la Manipulation
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Explore l'énergie cinétique, le travail, le potentiel de la force et la stabilité de l'équilibre en mécanique, en mettant l'accent sur la conservation de l'énergie et l'impact de la force sur les systèmes.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité non linéaire à l'aide d'autoencodeurs, d'autoencodeurs profonds et d'autoencodeurs convolutifs pour diverses applications.