【ICML 2019】PlaNet：从像素中学习潜在动力学进行规划｜从世界模型奠基视角本文解读 ICML 2019 论文《Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels》（PlaNet，深度规划网络）。该论文提出从像素观测直接学习潜在动力学模型、并在潜在空间进行快速在线规划的纯基于模型强化学习框架，通过融合RSSM 双路径潜在状态模型、交叉熵方法（CEM）潜在空间规划与latent overshooting 多步预测训练，首次让基于模型的智能体在 6 类像素级连续控制任务上全面跑通，其特别之处在于规划全程不生成图像、只在潜在空间评估动作序