Embedding spatial

term_id: spatial_embedding

Category: training_techniques

Definition

L’embedding spatial consiste à convertir les relations spatiales physiques ou abstraites en espaces vectoriels denses, permettant aux algorithmes de comprendre la proximité, l’orientation et la topologie. Cette technique est essentielle pour la compréhension géométrique.

Summary

Une technique qui mappe les relations spatiales entre objets ou emplacements dans des représentations vectorielles pour les modèles d’apprentissage automatique.

Key Concepts

  • Représentation vectorielle
  • Cartographie topologique
  • Apprentissage géométrique
  • Fusion de capteurs

Use Cases

  • Navigation des véhicules autonomes
  • Planification de trajectoire robotique
  • Analyse géospatiale

Code Example

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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))

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