Зико Колтер — Интеграция физики и принятия решений в глубокое обучение с помощью неявных слоев.

Начало выступления в 2:57 Профессор Зико Колтер из Университета Карнеги-Меллона выступит на семинаре «Методы, основанные на данных, для науки и техники» 22 января 2021 года. Более подробную информацию, включая прошедшие и предстоящие выступления, можно найти по адресу: http://www.databookuw.com/seminars/ Подпишитесь на уведомления о будущих выступлениях: https://mailman11.u.washington.edu/mailman/listinfo/datadriven-seminar Ссылки: https://zicokolter.com/ http://implicit-layers-tutorial.org/ Аннотация: Несмотря на широкое применение, глубокие нейронные сети часто не могут точно воспроизвести простые «известные» особенности реальных наборов данных, такие как те, которые подчиняются физическим законам. В этом докладе я представлю методы интеграции жестких ограничений, таких как ограничения, связанные с принятием решений, задачами оптимизации или физическим моделированием, непосредственно в прогнозы глубокой нейронной сети. Наш инструмент для достижения этой цели — использование так называемых неявных слоев в глубоких моделях: слоев, которые определяются неявно с точки зрения условий, которым мы хотим их удовлетворять, а не посредством явного вычислительного графа. Я расскажу, как мы можем использовать эти слои для внедрения (точных) физических ограничений, надежных критериев управления и целей, основанных на задачах, — все это в рамках традиционного глубокого обучения. Я выделю несколько применений этой работы в обучении с подкреплением, управлении, энергетических системах и других областях, а также обсужу обобщения и направления будущих исследований в этой области.