May, 2024
学习可泛化动态系统的神经上下文流
Neural Context Flows for Learning Generalizable Dynamical Systems
TL;DR神经常微分方程通常难以推广到基础系统参数变化所创建的新动态行为，即使这些动态行为与先前观察到的行为相近。本文引入神经上下文流（NCF），一种将未观察到的参数编码成输入矢量场的潜在上下文向量的框架。NCF利用矢量场相对于参数的可微性，结合一阶泰勒展开，使得任何上下文向量都能影响其他参数的轨迹。我们验证了该方法，并将其与已建立的多任务和元学习方法进行了比较，结果表明在Lotka-Volterra、Glycolytic Oscillator和Gray-Scott问题的领域内和分布外评估中，均方误差上具有竞争力。本研究对于科学和相关领域的基础模型以及从条件神经常微分方程中受益的领域具有实际意义。我们的代码开放在此 https URL。