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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Chang Ho Kang (Kumoh National Institute of Technology) Sun Young Kim (Kunsan National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
1,278 - 1,281 (4page)

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This paper proposes a novel model architecture, the Hamiltonian neural network (HNN)-Transformer, which capitalizes on the strengths of both Hamiltonian neural networks and Transformers to effectively model and predict the behavior of physical systems. The proposed structure is designed to solve the problem that arises over time when predicting the state of a 2D robotic system. The HNN component of our model makes it possible to incorporate known physical laws into the learning process, while the Transformer component enables effective processing of sequentially input data. The performance of the proposed method was confirmed through simulation, and it was confirmed that this novel model is possible to leverage the strengths of both HNNs and Transformers to achieve improved performance than the existing independent HNN and Transformer on the challenging task, respectively. This suggests that the integration of physical understanding and sequence processing is a promising direction for modeling complex dynamic systems.
#Hybrid Hamiltonian Neural Network Transformer #Multi-layer Network Architecture #Hamiltonian Neural Network #Transformer #Time-series Data Processing in Robotics

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. HNN AND TRANSFORMER STRUCTURE
3. HNN- TRANSFORMER INTEGRATED STRUCTURE
4. SIMULATIONS
5. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

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