Planning Neural Dynamics with Lie Group Embedding through Supervised Projective Manifold Learning

Esta investigación propone redes neuronales dinámicas incrustadas en grupos de Lie (LieEDNN) y algoritmos de aprendizaje correspondientes para lograr dinámicas estables y aprendibles en variedades subyacentes. Aprovecha las potentes capacidades de representación de los grupos de Lie para abordar desafíos en interacciones de redes neuronales y espacios de representación no lineales, con aplicaciones en robótica, gráficos y control.