In the last two images on the right-hand side, we see two different sets of latent variables having a real sequence of actions and these networks have been trained with the latent dropout trick. We can now see that the rotation is now encoded by the action and no longer by the latent variables.
Sur les deux dernières images de droite, on voit deux ensembles différents de variables latentes ayant une séquence réelle d’actions et ces réseaux ont été entraînés avec l’astuce du dropout latent. Nous pouvons maintenant voir que la rotation est maintenant codée par l’action et non plus par les variables latentes.