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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-08-03 至 2026-08-03 共收录 1 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 模型式强化学习 1 篇

2607.28939 2026-08-03 cs.LG math.DS math.OC 新提交 74%

Latent Lie-Poisson Neural Networks (LLPNNs): Discovering the motion of Lie-Poisson systems through observable data and latent dynamics

隐李-泊松神经网络(LLPNNs):通过可观测量与隐动力学发现李-泊松系统的运动

Vakhtang Putkaradze

机构 * The University of Alabama(阿拉巴马大学)

专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出LLPNNs这一保结构框架,直接从可观测量学习李-泊松动力学,适用于正则与退化哈密顿系统,在三类系统中展现出优异预测精度与噪声鲁棒性。

Comments 70 pages, 18 figures

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