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English(EN) Port-Hamiltonian Neural Networks for Systems with Multiple Asymptotically Stable Equilibria

新型端口哈密顿神经网络可处理多个稳定平衡点

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新型端口哈密顿神经网络，能够表示具有多个稳定平衡点的动力学系统。传统模型由于依赖于具有单一最小值的全局李雅普诺夫函数，因此仅限于具有单一吸引子的系统。新方法利用输入凸网络的Bregman散度乘积，能够表示更复杂的能量景观，如双势阱。这一进展允许进行局部李雅普诺夫稳定性认证，并在测试中显示出更快的收敛速度。 AI

影响 在机器学习应用中实现更复杂的动力学系统建模。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Simon Heilig, Jens P\"uttschneider, Mohammad Itani, Asja Fischer, Timm Faulwasser ·

    用于具有多个渐近稳定平衡点的系统的哈密尔顿端口神经网络

    arXiv:2610.01356v1 Announce Type: new Abstract: Stable port-Hamiltonian neural networks certify asymptotic stability by construction. Yet, their Hamiltonian is a global Lyapunov function with a single global minimum, so they can represent only dynamic systems with {one} attractor…

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