Jun, 2023

基于神经 RDE 模型求解路径相关偏微分方程

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TL;DR本文提出了一种基于神经粗糙微分方程（NRDE）模型来学习路径相关部分微分方程（PPDE），该模型通过对数签名特征有效地编码路径信息并捕捉基本动态，在 PPDE 解的连续时间模型中提供了内存使用效率和处理维度扩展性的优点，并通过多个数值实验验证了其性能优越性。
path-dependent partial differential equationneural rough differential equationlog-signature featurenon-markovian backward stochastic differential equationfinancial markets
发现论文，激发创造
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    Jun, 2017

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    Sep, 2020

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    Aug, 2019

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    Jun, 2018

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    Jul, 2017

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    提出一种基于神经粗糙微分方程的新框架，用于解决非马尔可夫随机控制问题，通过演示控制过程作为神经粗糙微分方程的解的模型来展示控制 - 状态联合动力学如何通过一个未受控的增量神经粗糙微分方程进行管理，同时通过演示神经粗糙微分方程是随机不平滑路径函数的通用近似器来提供理论支撑，实验结果显示，这种方法比现有的基于 RNN 的方法在不规则采样下具有更高的精度和稳定性。

    Jun, 2023

  • 神经微分方程

    神经微分方程是深度学习和动力系统相结合的一个研究领域，可用于解决生成式问题、动力系统和时间序列。本文提供了这个领域的深入调查，并涵盖了神经微分方程的多种类型及其相关的数值方法和符号回归。

    Feb, 2022

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    本论文在神经延迟微分方程（Neural DDE）的基础上，提出了一种新的神经状态依赖延迟微分方程（SDDDE）的框架，该方法能更好地适用于包含多个状态依赖延迟的复杂系统，并在多种延迟动态系统的数据上显示了较高的性能。

    Jun, 2023

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    Apr, 2018