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Talk预告｜北京航空航天大学贾金豆：反馈赋能Neural ODE泛化性

将门创投 · 公众号 · 科技创业 · 2025-03-19 08:22

正文

本期为 TechBeat人工智能社区 第 670 期线上Talk。

北京时间 3 月20日 (周四)20:00， 北京航空航天大学博士生 贾金豆 的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “反馈赋能Neural ODE泛化性” ，届时他将介绍一种兼具精确性与泛化性的二自由度反馈神经网络。 该工作是与NTU-MARS实验室一起合作完成，已被ICLR2025录用为Oral。

Talk·信息

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主题：反馈赋能Neural ODE泛化性

嘉宾：北京航空航天大学 · 博士生 - 贾金豆

时间：北京时间 3 月20日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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在连续时间预测任务中，神经常微分方程（Neural ODE）因泛化问题导致性能受限。本研究受生物体反馈机制启发，提出一种兼具精确性与泛化性的二自由度反馈神经网络。反馈回路可设计为具有收敛保证的线性形式，以及通过域随机化分层学习的神经元形式。通过三个案例实验，验证了所提算法的有效性。

Talk大纲

1. 背景 - Neural ODE在连续预测任务中的发展，以及现有提升泛化性方法，如Domain randomization；

2. 动机与问题 - Latent dynamics 学习残差的来源分析；

3. 线性反馈 - 公式推导与收敛性分析；

4. 神经元非线性反馈 - 动机与训练策略；

5. 实例验证 - 螺旋曲线轨迹预测、不规则物体轨迹预测、无人机模型预测控制。

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2410.10253

项目主页：

https://sites.google.com/view/feedbacknn

Talk·提问交流

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