本期為TechBeat人工智能社區第670期線上Talk。

北京時間3月20日(周四)20:00，北京航空航天大學博士生賈金豆的Talk將準時在TechBeat人工智能社區開播！

他與大家分享的主題是:“反饋賦能Neural ODE泛化性”，屆時他將介紹一種兼具精確性與泛化性的二自由度反饋神經網絡。該工作是與NTU-MARS實驗室一起合作完成，已被ICLR2025錄用為Oral。

Talk·信息

主題：反饋賦能Neural ODE泛化性

嘉賓：北京航空航天大學 · 博士生 - 賈金豆

時間：北京時間3月20日(周四)20:00

地點：TechBeat人工智能社區

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

在連續時間預測任務中，神經常微分方程（Neural ODE）因泛化問題導致性能受限。本研究受生物體反饋機制啟發，提出一種兼具精確性與泛化性的二自由度反饋神經網絡。反饋回路可設計為具有收斂保證的線性形式，以及通過域隨機化分層學習的神經元形式。通過三個案例實驗，驗證了所提算法的有效性。

Talk大綱

1. 背景 - Neural ODE在連續預測任務中的發展，以及現有提升泛化性方法，如Domain randomization；

2. 動機與問題 - Latent dynamics 學習殘差的來源分析；

3. 線性反饋 - 公式推導與收斂性分析；

4. 神經元非線性反饋 - 動機與訓練策略；

5. 實例驗證 - 螺旋曲線軌跡預測、不規則物體軌跡預測、無人機模型預測控制。

Talk·預習資料

論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2410.10253 項目主頁： https://sites.google.com/view/feedbacknn

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Talk·嘉賓介紹

賈金豆???????????

北京航空航天大學 · 博士生???

賈金豆，北京航空航天大學沈元榮譽學院/自動化科學與電氣工程學院在讀博士生，導師為余翔教授與郭克信副教授，研究方向包括機器人不確定性學習與預測、神經網絡泛化性等，在機器人領域期刊（TRO、RAL等）、控制領域期刊（TAES、CEP等）與計算機領域會議（ICLR）以第一作者/共同一作發表多篇論文，獲ICLR2025 Oral、IEEE ICCA2024 Best student paper和IEEE CAC2019 優秀論文一等獎。谷歌學術引用380余次。所提算法在航空航天院所、歐洲-SkyMagic和深圳鈦翼等無人機公司得到應用，并獲新聞聯播、朝聞天下、光明網等媒體報道。

個人主頁: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=43880

-The End-

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