学习深度耗散动力学

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 ·

本研究解决了神经网络表示的动态系统在时间序列数据下的“耗散性”保障问题,并提出了一种可微分投影,能够将任何由神经网络表示的动态转变为耗散性。研究表明,该方法对领域外输入具有较强的鲁棒性,适用于机器人手臂和流体动力学等应用。

原文中文,约2000字,阅读约需5分钟。
阅读原文