where z is a latent variable of which we don’t know the value. z represents what you cannot know about the world but which still influences the prediction (i.e. aleatoric uncertainty). We can regularize z with sparsity, noise, or with an encoder. We can use forward models to learn to plan. The system works by having a decoder decode a concatenation of the state representation and the uncertainty z. The best z is defined as the z that minimizes the difference between s^t+1​ and the actual observed st+1​.
où z est une variable latente dont nous ne connaissons pas la valeur. z représente ce que nous ne pouvons pas savoir sur le monde mais qui influence quand même la prédiction (c’est-à-dire l’incertitude aléatoire). On peut régulariser z avec parcimonie, du bruit ou avec un encodeur. Nous pouvons utiliser des modèles de prédiction pour apprendre à planifier. Le système fonctionne en ayant un décodeur décodant une concaténation de la représentation d’état et de l’incertitude z. Le meilleur z est défini comme celui qui minimise la différence entre s^t+1 et le st+1 effectivement observé.