从少样本最优控制到少样本学习
最优化与控制
2025-03-18 v1 数值分析
数值分析
摘要
我们提出了一种求解广泛一类动力学系统无约束非线性最优控制问题的方法。该方法涉及将非线性问题提升为对偶 Banach 空间上的线性“超问题”，随后进行非标准的“精确”变分分析，最终形成一种以最少迭代次数实现快速收敛的下降方法。我们研究了该框架对平均场控制的适用性，并讨论了其在分析自相互作用神经网络中信息传播的视角。
引用
@article{arxiv.2503.13298,
title = {From Few-Shot Optimal Control to Few-Shot Learning},
author = {Roman Chertovskih and Nikolay Pogodaev and Maxim Staritsyn and A. Pedro Aguiar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.13298},
year = {2025}
}
备注
6 pages