Sparsity in long-time control of neural ODEs

We consider the neural ODE and optimal control perspective of supervised learning, with ℓ1-control penalties, where rather than only minimizing a final cost (the empirical risk) for the state, we integrate this cost over the entire time horizon. We prove that any optimal control (for this cost) vani...

Celý popis

Podrobná bibliografia

Vydané v:	Systems & control letters Ročník 172; s. 105452
Hlavní autori:	Esteve-Yagüe, Carlos, Geshkovski, Borjan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	Elsevier B.V 01.02.2023
Predmet:	Learning Neural ODEs Optimal Control Sparsity Neural ODEs Learning Sparsity Optimal Control
ISSN:	0167-6911, 1872-7956
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!