arXiv · ML· Yuji Okamoto, Kenta Hoshino, Masaki Inoue·· 11 小时前AI 评分31
Block Diagram Transformer 实现动态图上的控制基础模型
Control Foundation Models across Changing Block Diagrams: Generalizing Time-Series Prediction to Dynamic Graphs
AI 导读
Block Diagram Transformer (BDT) 提出了一种在动态图上定义控制基础模型的公式，将响应预测和控制输入生成统一为掩码预测问题。 该模型结合时间轴注意力机制与遵循框图连接的图神经网络，并可用现有时间序列基础模型的预训练参数进行初始化。 在混合多种实验设置的训练下，该模型通过反馈控制稳定了不稳定系统，而微调现有模型难以实现此效果。
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