McKean-Vlasov FBSDE

新框架利用路径-律约束学习随机动力学

研究人员开发了一个新颖的框架，用于从分布和轨迹数据中学习随机动力学。该方法结合了软律约束和路径依赖监督，以捕捉边际分布所遗漏的时间结构。该框架被表述为 McKean-Vlasov 控制问题，从而得到一个包含连续时间边际项和条件伴随跳跃的前向-后向随机微分方程 (FBSDE)。在合成传输、潜在人脸传输和人类运动数据（包括双状态 AMASS 实验）上的实验表明，该框架在捕捉复杂转换方面是有效的。