الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الرياضيات · arXiv · 2026-10-21

تعلم الديناميكا التوليدية بقيود ناعمة على قانون المسار: مقاربة FBSDE من نوع McKean-Vlasov

العنوان الأصلي: Learning Generative Dynamics with Soft Path-Law Constraints: A McKean-Vlasov FBSDE Approach

يقدّم المؤلفون إطارًا موحّدًا لتعلّم الديناميكيات العشوائية من مشاهدات توزيعية ومسارات مرصودة رصدًا متقطعًا. يجمع هذا الإطار بين قيود القانون اللينة، التي تُنظّم الملاءمة للتوزيعات التجريبية، والإشراف المعتمد على المسار، صاغًا المسألة بوصفها مسألة تحكّم متقطعة معتمدة على المسار من نوع McKean-Vlasov يكون نظام أمثليتها SDE أمامية-خلفية من نوع McKean-Vlasov. وتؤكد التجارب على النقل التخليقي ونقل الوجوه الكامنة والحركة البشرية صلاحية الإطار، وتلتقط تجربة ثنائية الحالة على AMASS تحت إشراف قانون المسار انتقالات من المنخفض إلى المرتفع ومن المرتفع إلى المنخفض معًا، وهي انتقالات لا يستطيع الإشراف الحدي وحده تمييزها.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →