Feb, 2021
利用可微分接触模型扩展拉格朗日和哈密顿神经网络
Extending Lagrangian and Hamiltonian Neural Networks with Differentiable Contact Models
Yaofeng Desmond Zhong, Biswadip Dey, Amit Chakraborty
TL;DR本文提出一种可微分的接触模型,扩展了拉格朗日和哈密敦神经网络的范围,并演示了在各种不同的物理系统上,该学习动态可以用作下游基于梯度的优化任务(如计划和控制)的不同 iable 物理模拟器。