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从局部观测数据中学习动力系统Openlab内部读书会第十六期

发布时间: 2022-09-03 23:51:42 来源:天天游戏平台 作者:天天游戏体育

  2018年的一篇Neural ODE 将神经网络与常微分方程建立起了联系,Neural ODE 在建模动力系统中的表现优异,本文的作者在序列动力系统建模问题的基础上加大了问题难度,作者讨论的问题从三个方面加大了问题的难度,1是Dynamical Systems更加复杂。2 是 Dynamical Systems的 监督信息有缺失 3是Dynamical Systems 中最重要的系统的初始状态未知。作者使用NeuralODE 与UNet 神经网络解决了以上三个问题。

  北京师范大学系统科学学院硕士生,主要研究方向为图嵌入、图网络补全。兴趣方向:知识图谱

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