neural ODEs

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RESEARCHarXiv CS.LG·08/04/2026

Enhancing sample efficiency in reinforcement-learning-based flow control: replacing the critic with an adaptive reduced-order model

Este trabalho introduz uma estrutura de aprendizado por reforço baseada em modelo de ordem reduzida (ROM) adaptativo para controle de fluxo ativo. Ele visa melhorar a eficiência de amostragem do DRL, substituindo o crítico por um ROM que estima gradientes e se atualiza continuamente com novos dados.

Sample Efficiency reinforcement learning Flow Control Reduced-Order Models

RESEARCHarXiv CS.LG·30/04/2026

Observable Neural ODEs for Identifiable Causal Forecasting in Continuous Time

Cette recherche aborde les défis de l'inférence causale en temps continu dus aux facteurs de confusion cachés, démontrant que l'observabilité de la dynamique latente est cruciale pour identifier les effets de traitement dynamiques. Elle propose les Observable Neural ODEs (ObsNODEs), un modèle novateur pour la prévision causale qui apprend des dynamiques continues reconstructibles.

forecasting continuous-time models causal inference neural ODEs