Incrustación espacial
term_id: spatial_embedding
Category: training_techniques
Definition
La incrustación espacial implica convertir relaciones espaciales físicas o abstractas en espacios vectoriales densos, permitiendo que los algoritmos comprendan la proximidad, la orientación y la topología. Esta técnica es esencial para la percepción del entorno en robótica y vehículos autónomos.
Summary
Una técnica que mapea las relaciones espaciales entre objetos o ubicaciones en representaciones vectoriales para modelos de aprendizaje automático.
Key Concepts
- Representación vectorial
- Mapeo topológico
- Aprendizaje geométrico
- Fusión de sensores
Use Cases
- Navegación de vehículos autónomos
- Planificación de rutas en robótica
- Análisis geoespacial
Code Example
import torch
import torch.nn as nn
class SpatialEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, embed_dim):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(input_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, num_points, input_dim)
return torch.relu(self.linear(x))