Я уже обучен lstm, который представляет динамическую модель робота. Сейчас у меня проблема с достижением точки, поэтому я знаю желаемую позицию (xd, yd, zd). Входной сигнал lstm представляет собой последовательность из 3 (tau1, tau2, tau3) _i (для i 0: n) значений крутящего момента для n шагов, а выходной сигнал NN является соответствующей позицией с учетом крутящего момента. Таким образом, каждому крутящему моменту соответствует новая позиция, и последний выходной сигнал должен быть как можно более равным цели.
Я использовал аналогичную стратегию в matlab для других типов NN, а я использовал fmincon.
Моя проблема состоит в том, чтобы найти функцию python, способную минимизировать расстояние между последними выходными данными по отношению к цели, давая разные входные данные (в тензорной форме). (Очевидно, что проблема заключается в том, чтобы найти функцию оптимизации, которая возвращает входные данные argmin, например fmincon, в состоянии оптимизировать нужную функцию)