11.2 픽셀에서 잠재 공간으로: Latent Dynamics Models 11.2 픽셀에서 잠재 공간으로: Latent Dynamics Models 11.2.1 고차원 관측의 문제: 픽셀 단위 예측의 한계와 비효율성 11.2.2 VAE와 RNN의 결합: 과거 정보를 요약하고 미래를 생성하는 구조 11.2.3 RSSM (Recurrent State Space Model): 결정론적(Deterministic) 경로와 확률적(Stochastic) 상태의 결합 11.2.4 재구성(Reconstruction) vs. 예측(Prediction): 표현 학습(Representation Learning)의 핵심