从控制视角综述深度学习研究

2026年10月15日，arXiv 人工智能板块发布一篇综述论文，作者为 Alvaro Rodríguez Abella 等，从控制论视角梳理深度学习研究。文章涵盖前馈与残差神经网络、Transformer、大语言模型以及选择性状态空间模型。综述提出，残差网络可视为连续时间控制系统的离散化，Transformer 可看作共识算法的离散化，因此大语言模型表现出共识特性；反向传播与最优控制之间的联系也可在离散与连续时间模型之间调和。该综述旨在概述深度学习与控制理论之间联系的最新进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。