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Talk預(yù)告｜北京航空航天大學(xué)賈金豆：反饋賦能Neural ODE泛化性

將門創(chuàng)投

2025-03-19 08:26 ·北京 ·優(yōu)質(zhì)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域創(chuàng)作者

本期為TechBeat人工智能社區(qū)第670期線上Talk。

北京時(shí)間3月20日(周四)20:00，北京航空航天大學(xué)博士生賈金豆的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是:“反饋賦能Neural ODE泛化性”，屆時(shí)他將介紹一種兼具精確性與泛化性的二自由度反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該工作是與NTU-MARS實(shí)驗(yàn)室一起合作完成，已被ICLR2025錄用為Oral。

Talk·信息

主題：反饋賦能Neural ODE泛化性

嘉賓：北京航空航天大學(xué) · 博士生 - 賈金豆

時(shí)間：北京時(shí)間3月20日(周四)20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

在連續(xù)時(shí)間預(yù)測(cè)任務(wù)中，神經(jīng)常微分方程（Neural ODE）因泛化問題導(dǎo)致性能受限。本研究受生物體反饋機(jī)制啟發(fā)，提出一種兼具精確性與泛化性的二自由度反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。反饋回路可設(shè)計(jì)為具有收斂保證的線性形式，以及通過域隨機(jī)化分層學(xué)習(xí)的神經(jīng)元形式。通過三個(gè)案例實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提算法的有效性。

Talk大綱

1. 背景 - Neural ODE在連續(xù)預(yù)測(cè)任務(wù)中的發(fā)展，以及現(xiàn)有提升泛化性方法，如Domain randomization；

2. 動(dòng)機(jī)與問題 - Latent dynamics 學(xué)習(xí)殘差的來源分析；

3. 線性反饋 - 公式推導(dǎo)與收斂性分析；

4. 神經(jīng)元非線性反饋 - 動(dòng)機(jī)與訓(xùn)練策略；

5. 實(shí)例驗(yàn)證 - 螺旋曲線軌跡預(yù)測(cè)、不規(guī)則物體軌跡預(yù)測(cè)、無人機(jī)模型預(yù)測(cè)控制。

Talk·預(yù)習(xí)資料

論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2410.10253 項(xiàng)目主頁： https://sites.google.com/view/feedbacknn

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

賈金豆???????????

北京航空航天大學(xué) · 博士生???

賈金豆，北京航空航天大學(xué)沈元榮譽(yù)學(xué)院/自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院在讀博士生，導(dǎo)師為余翔教授與郭克信副教授，研究方向包括機(jī)器人不確定性學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化性等，在機(jī)器人領(lǐng)域期刊（TRO、RAL等）、控制領(lǐng)域期刊（TAES、CEP等）與計(jì)算機(jī)領(lǐng)域會(huì)議（ICLR）以第一作者/共同一作發(fā)表多篇論文，獲ICLR2025 Oral、IEEE ICCA2024 Best student paper和IEEE CAC2019 優(yōu)秀論文一等獎(jiǎng)。谷歌學(xué)術(shù)引用380余次。所提算法在航空航天院所、歐洲-SkyMagic和深圳鈦翼等無人機(jī)公司得到應(yīng)用，并獲新聞聯(lián)播、朝聞天下、光明網(wǎng)等媒體報(bào)道。