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模块化深度循环神经网络：在四旋翼飞行器中的应用
2026-09-07
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Nima Mohajerin, Steven L. Waslander
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arXiv:2609.04339v1 公告类型：新 摘要：引入了模块化深度递归神经网络（RNN），以促进部署各种 RNN 架构的过程，并自动计算基于梯度的学习方法的导数。模块化导致了一组新的架构，其中之一包括前馈层间连接。通过在多层 RNN 中添加前馈层间连接，可以观察到 RNN 学习和建模高阶动态和非线性的能力显着提高。使用前馈连接也可以缓解多层 RNN 空间中梯度消失/爆炸的问题。这些结果通过四旋翼飞行器案例研究得到证明，其中高度动力学模型是通过我们特定的网络结构学习的，而现有方法无法快速或根本无法概括。
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