Apr, 2024
学习稳定而被动的神经微分方程
Learning Stable and Passive Neural Differential Equations
TL;DR本文介绍了一种新颖的神经微分方程类，其在内在上是李雅普诺夫稳定、指数稳定或被动的。我们将最近提出的Polyak Lojasiewicz网络(PLNet)作为李雅普诺夫函数，并将向量场参数化为李雅普诺夫函数的下降方向。所得到的模型与普通Hamilton动力学具有相同结构，其中Hamiltonian由二次函数限制在下限和上限之间。此外，它对于已知或可学习的平衡点也是正定的。我们通过在阻尼双摆系统上展示了该模型的有效性。