Control and optimization for Neural Partial Differential Equations in Supervised Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Bensoussan, Alain, Tran, Minh-Binh, Wang, Bangjie |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Control, Optimal Transport and Neural Differential Equations in Supervised Learning
di: Phung, Minh-Nhat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Phung, Minh-Nhat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Computational Control of Nonlinear Partial Differential Equations Using Machine Learning
di: Kurbanov, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kurbanov, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning to Solve Optimization Problems Constrained with Partial Differential Equations
di: Guven, Yusuf, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guven, Yusuf, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive multi-gradient methods for quasiconvex vector optimization and applications to multi-task learning
di: Minh, Nguyen Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Minh, Nguyen Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
HUANet: Hard-Constrained Unrolled ADMM for Constrained Convex Optimization
di: Tran, Trinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tran, Trinh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Diffusion-Based Stochastic Operator Networks for Uncertainty Quantification in Stochastic Partial Differential Equations
di: Huynh, Phuoc-Toan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huynh, Phuoc-Toan, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations
di: Liu, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Is Bellman Equation Enough for Learning Control?
di: You, Haoxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: You, Haoxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Differential and Pointwise Control Approach to Reinforcement Learning
di: Nguyen, Minh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Minh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Base Models for Parabolic Partial Differential Equations
di: Xu, Xingzi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Xingzi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Controlling Klein-Gordon Chains and Lattices
di: Strikwerda, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Strikwerda, Sarah, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Hyper-Transformer model for Controllable Pareto Front Learning with Split Feasibility Constraints
di: Tuan, Tran Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tuan, Tran Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Policy Transfer for Continuous-Time Reinforcement Learning: A (Rough) Differential Equation Approach
di: Guo, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tight Robustness Certificates and Wasserstein Distributional Attacks for Deep Neural Networks
di: Le, Bach C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Bach C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Non-Parametric Learning of Stochastic Differential Equations with Non-asymptotic Fast Rates of Convergence
di: Bonalli, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bonalli, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2023)
PDE Control Gym: A Benchmark for Data-Driven Boundary Control of Partial Differential Equations
di: Bhan, Luke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bhan, Luke, et al.
Pubblicazione: (2024)
High-order expansion of Neural Ordinary Differential Equations flows
di: Izzo, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Izzo, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
Population Dynamics Control with Partial Observations
di: Lu, Zhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Zhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
SGD with Partial Hessian for Deep Neural Networks Optimization
di: Sun, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Hessian-Aware Stochastic Differential Equation for Modelling SGD
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
VFOG: Variance-Reduced Fast Optimistic Gradient Methods for a Class of Nonmonotone Generalized Equations
di: Tran-Dinh, Quoc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tran-Dinh, Quoc, et al.
Pubblicazione: (2025)
DisjunctiveNet: Neural Symbolic Learning via Differentiable Convexified Optimization Layers
di: Pal, Shraman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pal, Shraman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Take It or Leave It: Intent-Controlled Partial Optimal Transport
di: Tripathi, Salil Parth, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tripathi, Salil Parth, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learn2Aggregate: Supervised Generation of Chvátal-Gomory Cuts Using Graph Neural Networks
di: Deza, Arnaud, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deza, Arnaud, et al.
Pubblicazione: (2024)
Internal Control of The Transition Kernel for Stochastic Lattice Dynamics
di: Hannani, Amirali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hannani, Amirali, et al.
Pubblicazione: (2024)
Parallel Differentiable Reachability for Learning and Planning with Certified Neural Dynamics and Controllers
di: Shen, Keyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shen, Keyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Negative Imaginary Neural ODEs: Learning to Control Mechanical Systems with Stability Guarantees
di: Shi, Kanghong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Kanghong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Controlling the Rates of a Chain of Harmonic Oscillators with a Point Langevin Thermostat
di: Hannani, Amirali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hannani, Amirali, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Spectral Control of Partially Observed Linear Dynamical Systems
di: Brahmbhatt, Anand, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Brahmbhatt, Anand, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Variational Approach to Mean Field Type Control
di: Bensoussan, Alain, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bensoussan, Alain, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentiable Model Predictive Control on the GPU
di: Adabag, Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Adabag, Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning from Partial Observation: Linear Function Approximation with Provable Sample Efficiency
di: Cai, Qi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Cai, Qi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Sample Efficient Reinforcement Learning with Partial Dynamics Knowledge
di: Alharbi, Meshal, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Alharbi, Meshal, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning to optimize: A tutorial for continuous and mixed-integer optimization
di: Chen, Xiaohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Xiaohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentiable Convex Optimization Layers in Neural Architectures: Foundations and Perspectives
di: Katyal, Calder
Pubblicazione: (2024)
di: Katyal, Calder
Pubblicazione: (2024)
Differentiable Discrete Event Simulation for Queuing Network Control
di: Che, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Che, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Operator Splitting, Policy Iteration, and Machine Learning for Stochastic Optimal Control
di: Bensoussan, Alain, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bensoussan, Alain, et al.
Pubblicazione: (2026)
Self-Supervised Learning of Iterative Solvers for Constrained Optimization
di: Lüken, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lüken, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semidefinite Relaxations of the Gromov-Wasserstein Distance
di: Chen, Junyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Junyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Reinforcement Learning-based Control via Y-wise Affine Neural Networks (YANNs)
di: Braniff, Austin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Braniff, Austin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Control, Optimal Transport and Neural Differential Equations in Supervised Learning
di: Phung, Minh-Nhat, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Computational Control of Nonlinear Partial Differential Equations Using Machine Learning
di: Kurbanov, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Learning to Solve Optimization Problems Constrained with Partial Differential Equations
di: Guven, Yusuf, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Adaptive multi-gradient methods for quasiconvex vector optimization and applications to multi-task learning
di: Minh, Nguyen Anh, et al.
Pubblicazione: (2024) -
HUANet: Hard-Constrained Unrolled ADMM for Constrained Convex Optimization
di: Tran, Trinh, et al.
Pubblicazione: (2026)