University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Trajectory-Regularized Stochastic Optimal Control via KL Divergence

通过 KL 散度的轨迹正则化随机最优控制

Mintae Kim, Koushil Sreenath

机构 * Hybrid Robotics（混合机器人实验室） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 研究通过引入轨迹正则化随机最优控制（TRSOC），利用 KL 散度增强标准随机最优控制，推导 HJB 方程刻画最优策略，在 LQ 设置中有闭式解，实验表明正则化参数能在性能与参考保持间权衡。

Comments 8 pages, 4 figures, 65th IEEE Conference on Decision and Control

LatentFlow: Visual Analytics for Latent Space Analysis in Molecular Graph Neural Networks

LatentFlow：用于分子图神经网络潜在空间分析的可视化分析

Shiyi Liu, Jiaqing Chen, Nicholas Hadler, Rostyslav Hnatyshyn, Michael W. Mahoney, Talita Perciano, John F. Hartwig, Gunther H. Weber, Ross Maciejewski

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ICSI（国际计算机科学研究所） 纠错

AI总结 研究分子图神经网络潜在空间分析问题，提出LatentFlow可视化分析系统，通过聚类嵌入、跟踪跨层及模型状态变化、关联代表性分子等方法，助力科学家理解潜在空间演变、识别分子模式及解释模型行为。