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Feb, 2023
基于特征值的神经常微分方程:解决神经常微分方程稳定性和收敛性问题
Eigen-informed NeuralODEs: Dealing with stability and convergence issues of NeuralODEs
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Tobias Thummerer, Lars Mikelsons
TL;DR
本研究提出了一种基于特定解算器或应用程序相关边界条件的ODE属性的方法来改善NeuralODE的稳定性和收敛性,该方法在线性和非线性系统模型中演示了其稳健性以及对局部极小值,不稳定性和稀疏数据样本具有显着的改进并提高了训练的性能。
Abstract
Using vanilla
neuralodes
to model large and/or complex systems often fails due two reasons:
stability
and
convergence
.
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