Ruimtelijke embedding

term_id: spatial_embedding

Category: training_techniques

Definition

Ruimtelijke embedding houdt in dat fysieke of abstracte ruimtelijke relaties worden omgezet naar dichte vectorruimtes, waardoor algoritmen nabijheid, oriëntatie en topologie kunnen begrijpen. Deze techniek is essentieel voor toepassingen die ruimtelijk inzicht vereisen.

Summary

Een techniek die ruimtelijke relaties tussen objecten of locaties mapt naar vectorrepresentaties voor machine learning-modellen.

Key Concepts

  • Vectorrepresentatie
  • Topologiemapping
  • Geometrisch leren
  • Sensorfusie

Use Cases

  • Navigatie van autonome voertuigen
  • Routeplanning in robotica
  • Geospatiale analyse

Code Example

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

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))

Related