dynoNet：一种用于学习动力系统的神经网络架构
机器学习
2021-04-21 v2 系统与控制
系统与控制
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摘要
本文介绍一种称为 dynoNet 的网络架构，其以线性动力学算子作为基本构建模块。由于这些模块具有动力学特性，dynoNet 网络专为序列建模与系统辨识而设计。定义了线性动力学算子相对于其参数及输入序列的反向传播行为。这使得包含线性动力学算子与其他可微单元的结构化网络能够利用现有深度学习软件进行端到端训练。示例显示了所提方法在知名系统辨识基准上的有效性。示例显示了所提方法相比知名系统辨识基准的有效性。
引用
@article{arxiv.2006.02250,
title = {dynoNet: a neural network architecture for learning dynamical systems},
author = {Marco Forgione and Dario Piga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02250},
year = {2021}
}