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深度学习论文:学习对应动力系统(Learning to Correspond Dynamical Systems)

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meidou. 发表于 2019-12-9 13:33:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
meidou. 2019-12-9 13:33:28 200 0 显示全部楼层
深度学习论文:学习对应动力系统(Learning to Correspond Dynamical Systems)动态系统之间的对应关系可以为我们提供更好的工具,以便在新系统中学习最佳控制策略。我们提出了一种完全数据驱动的方法,用于将多个动力学系统进行对应。我们在损失函数中利用对称的最近邻距离,以鼓励不同源的状态在共享的潜在状态空间中紧密相邻。我们还在潜在空间中构造并执行动力学,这有助于避免状态投影的时间模糊性。我们通过将2D步行者角色与PD控制的摆锤以及具有不同形态的2D步行者角色对应起来,证明了我们方法的有效性。
Correspondence across dynamical systems can lend us better tools for learningoptimal control policies in new systems.We present a fully data-drivenapproach for putting multiple dynamical systems into correspondence.We utilizesymmetric nearest neighbor distances in our loss function to encourage statesof different sources to reside in close proximity in a shared latent statespace.We also construct and enforce a dynamics in the latent space, whichhelps avoid temporal ambiguity of state projections.We demonstrate theeffectiveness of our approach by putting a 2D walker character intocorrespondence with a PD-controlled pendulum and with a 2D walker characterwith a different morphology.深度学习论文:学习对应动力系统(Learning to Correspond Dynamical Systems)
URL地址:https://arxiv.org/abs/1912.03015     ----pdf下载地址:https://arxiv.org/pdf/1912.03015    ----深度学习论文:学习对应动力系统(Learning to Correspond Dynamical Systems)
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