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CAT-GS 提出一种基于神经动力学的优化控制器，通过解决模态不平衡和融合干扰来稳定多模态学习，在各种基准测试中实现更高的准确率。
本文提出了一种李群嵌入动态神经网络（LieEDNN）及其基于梯度下降和光滑流形度量投影的学习算法，能够在SO(3)和SE(3)等李群上实现稳定动力学，用于机器人学和控制应用。