概念混合建模 / Residual Learning / 残差建模
残差学习
残差学习是一种将物理模型与数据驱动模型结合的建模方法,物理模型提供基准预测,神经网络负责学习并修正物理模型的系统误差,兼具物理知识的外推能力和数据驱动的自适应校准能力。
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10月2日
物理模型与数据驱动模型的结合在机器人领域被称为「混合建模」或「残差学习」,典型方式是物理模型给出基准预测、神经网络学习残差误差
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残差学习是一种将物理模型与数据驱动模型结合的建模方法,物理模型提供基准预测,神经网络负责学习并修正物理模型的系统误差,兼具物理知识的外推能力和数据驱动的自适应校准能力。
物理模型与数据驱动模型的结合在机器人领域被称为「混合建模」或「残差学习」,典型方式是物理模型给出基准预测、神经网络学习残差误差