As depicted in Figure 8, we have a sequence of states(s1:t​) and action (at​) which are provided to the predictor module. The predictor outputs a hidden representation of the future which is passed on to the decoder. The decoder is decoding the hidden representation of the future and outputs a prediction(s^t+1​). We then train our model by minimising MSE between prediction s^t+1​ and target st+1​.
Comme le montre la figure 8, nous avons une séquence d’états (s1:t​) et d’actions (at) qui sont fournies au module prédicteur. Le prédicteur produit une représentation cachée de l’avenir qui est transmise au décodeur. Le décodeur décode la représentation cachée du futur et émet une prédiction (s^t+1​). Nous entraînons ensuite notre modèle en minimisant la MSE entre la prédiction s^t+1​ et la cible st+1​.