stability guarantees | BriefGPT

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关于时间变化凸函数的二阶梯度下降的稳定性
该研究探讨了基于梯度的优化算法在机器学习应用中的收敛速度、遗憾界限等指标以及其与稳定性保证之间的关系，并提供了更为通用的稳定性保证，以促进实时学习应用的安全可靠部署。
PDFa month ago
全球稳定的神经仿真策略
通过引入稳定神经动力系统（SNDS），我们提出了一种保证稳定性的模仿学习方案，该方案通过联合训练策略和对应的 Lyapunov 候选者来构建具有正式稳定性保证的策略。我们在模拟环境中进行了广泛的实验并成功地将训练得到的策略部署于真实的机械臂
PDF4 months ago
含二次非线性控制系统的稳定认证学习
本研究主要集中于一种操作器推理方法，旨在基于先验假设构建基于低维度动力学模型，这些假设通常基于已建立的物理学或专家见解。我们的主要目标是开发一种能够推断具有固有稳定性保证的二次控制动力学系统的方法。我们研究具有能量保持非线性的控制系统的稳定
PDF4 months ago
神经收缩动力系统
我们提出了一种新的方法来学习神经收缩动力系统，使得我们的神经网络结构确保收缩从而实现全局稳定性。为了有效地应用于高维动力系统，我们开发了一种变分自编码器的变体，它学习低维潜在表示空间中的动力学，并在解码后保持收缩稳定性。此外，我们进一步将我
PDF6 months ago
稳定强化学习控制：用于优化所有稳定行为的模块化框架
我们提出了一个结合深度强化学习优化驱动和无模型优势，通过使用 Youla-Kucera 参数化来定义搜索域提供稳定性保证的反馈控制器设计框架。通过最近在行为系统中的进展，我们能够构建基于数据驱动的内部模型，使得 Youla-Kucera 参
PDF8 months ago
稀疏数据集离散动态输出反馈控制的耗散模仿学习
通过输入 - 输出稳定性方法，实现稀疏数据集和对于植物模型了解较少的耗散型模仿学习，从专家数据、简化的输入 - 输出植物模型和新的约束中学习闭环稳定的动态输出反馈控制器。
PDF10 months ago
通过 Sums-of-Squares 优化，合成用于非线性系统的稳定的降阶视觉动作策略
采用视觉观察和学习感知模块的反馈控制循环，我们提出了一种合成动态、降阶输出反馈多项式控制策略的方法，其中利用了李雅普诺夫分析来构建策略的稳定性。我们使用两种方法来近似解决这个非凸问题，并拓展了我们的方法以提供在观测噪声存在的情况下的稳定性保
PDFa year ago
部分可观察线性二次控制中的遗憾最小化
本文提出一种名为 ExpCommit 的算法，用于在未知模型动态的情况下最小化部分可观测线性二次控制系统中的后悔，并提供一种新颖的方式来分解后悔，并为部分可观测线性二次控制系统提供端到端的次线性后悔上界，并对 ExpCommit 提供稳定性
PDF4 years ago
NIPS具有稳定性保证的安全基于模型的强化学习
该论文提出了一种考虑安全性的学习算法，利用 Lyapunov 稳定性检验的控制理论结果和动力学统计模型，得到具备可证明稳定性证书的高性能控制策略，并通过高斯过程先验进一步保证数据安全性和提高控制性能。在反演摆模拟实验中表现出安全性高、控制性
PDF7 years ago
采用增量截断 Wirtinger 流进行相位恢复
本文提出了一种名为 “增量截断 Wirtinger 流” 的算法来解决相位恢复问题的非凸公式，该算法以随机高斯感知向量为基础，证明其在嘈杂的测量下具有稳定性保证，并通过对模拟和实际数据的性能和比较实验，使用随机和结构化感知向量来展示了其性能
PDF8 years ago
半定规划多参考序列比对
该研究提供了一种基于半定规划松弛的多参考点对齐问题的最大似然估计的近似算法，并在应用中表现良好，并提供了稳定性保证。
PDF11 years ago