动力系统

首次尝试！深度学习从原始视频中发现未知输入激励的动力系统的可解释物理定律

编辑/绿萝由于深度学习的发展进步，从视频中提取可解释的物理定律引发了计算机视觉社区的兴趣，但仍然面临巨大的挑战。控制方程（例如 PDE、ODE）的发现可能促进我们对复杂动力系统行为的理解、建模和预测。收集数据的日益丰富和机器学习的进步带来了动态系统建模的新视角。近日，来自中国人民大学和中国科学院大学、美国东北大学的研究团队提出了一个端到端的无监督深度学习框架，根据录制的视频揭示运动物体呈现的显式动力学控制方程。模拟动态场景的实验表明，所提出的方法能够提取封闭形式的控制方程并同时识别视频记录的多个动力系统的未知激励输

6/6/2022 11:50:00 AM

ScienceAI

资讯热榜

OpenAI 宣布印度用户可享受一年免费 ChatGPT Go 服务软银豪掷225亿美元加码OpenAI，AI音乐与超级融资计划全面提速全网刷屏的「电影感」三宫格图片，教你用AI快速生成！ LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构消息称软银批准对 OpenAI 追加 225 亿美元投资，助力未来上市 LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）中小企业AI落地的算力“最优解”：一台插电即用的Mac mini 作为一个AI博主，我劝你先别急着用AI

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画机器人大模型数据 Midjourney 开源 Meta 智能微软用户 AI新词 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果腾讯 Stable Diffusion Claude 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人研究 AI视频生成大语言模型具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计 AGI 大型语言模型搜索视频生成场景深度学习 DeepMind 架构生成式AI 编程视觉 Transformer 预测 AI模型伟达亚马逊 MCP