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利用内存中学习训练 AI 系统的能效限制
学习内存（LIM）是一种最近提出的克服训练机器学习系统中基本内存瓶颈的范式。本文从理论上推导了使用不同的 LIM 方法来训练 AI 系统时能量耗散的新的理论下界，并扩展了这些限制，考虑了训练所使用的浮点运算数量、AI 模型的大小和训练参数的
PDF4 months ago
端口 - 哈密顿神经网络用于学习显式时变动力系统
本文提出了一种基于端口哈密顿形式的神经网络模型用于学习非自主系统中的动态学，能够高效地恢复非线性物理系统的动力学，时间依赖力和耗散系数，并能够学习和预测混沌系统，如 Duffing 方程。
PDF3 years ago
ICLR耗散对称正则化神经微分方程：将哈密顿动力学和耗散控制编码到深度学习中
介绍了一种名为 Dissipative SymODEN 的深度学习架构，该架构可以从观察到的状态轨迹推断出具有耗散的物理系统的动态。学习模型通过揭示系统的惯性、耗散和势能等关键方面，为基于能量的控制器铺平了道路。
PDF4 years ago
复杂非平衡转换中的近最优协议
通过计算模型，我们描述了一种偏向低耗散平均值的有限时间、非平衡协议的采样方法，并应用于采样二维伊辛模型磁化反转的低耗散协议集。我们发现有大量协议的平均耗散接近最优值，这是一个普遍的现象。
PDF8 years ago
高斯乘法混沌重访
本研究扩展了 Rd 中正定函数的乘法混沌理论，构建了简单通用的理论，其主要应用于解释湍流中能量耗散的 Kolmogorov-Obukhov 模型。
PDF16 years ago