Spurred by tremendous success in pattern matching and prediction tasks,
researchers increasingly resort to machine learning to aid original scientific
discovery. Given large amounts of observational data about a system, can we
uncover the rules that govern its evolution? Solving this t
本文提出了基于神经常微分方程（Neural ODEs）的神经控制策略，将控制策略优化问题转化为一个 Neural ODE 问题，有效地利用动态系统模型，展示了这种确定性神经控制策略在两个受控系统中的功效：控制的 Van der Pol 系统和一个生物反应器控制问题。该方法为非线性控制问题的无法处理的闭环解提供了一种实用的逼近方法。