lyapunov exponents | BriefGPT

关键词lyapunov exponents

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经典和量子机器学习对混沌特性的通用复现
利用机器学习模型，通过训练预测离散动力系统多个历史状态后一步的状态，可以准确地复制分叉图和 Lyapunov 指数；我们的结果表明，量子电路模型在减少过拟合、提高准确性和稳定性方面具有潜在优势。
PDF2 months ago
梯度抛光：通过动态控制雅可比矩阵来改进梯度下降
通过调节 Lyapunov 指数来稳定梯度并提高循环神经网络 (RNN) 训练的有效性，减缓梯度爆炸和梯度消失问题。
PDF6 months ago
残差循环网络中的褪色记忆作为归纳偏差
通过引入弱耦合残差循环神经网络（WCRNNs），本研究调查了残差连接对性能、网络动力学和记忆属性的影响，并展示了特定形式的残差连接如何提高实用表达能力。
PDFa year ago
深度神经网络的有限时间李雅普诺夫指数
本研究利用深度神经网络和动力学系统之间的类比，计算输入扰动对输出的影响，并展示极大 Lyapunov 指数在输入空间中产生几何结构，这些结构可以认为是深度神经网络在输入空间中构造的几何形状，从而阐明它们学习能力的基本机制。
PDFa year ago
深度时间延迟库隆算法：动态和存储容量
使用深度时滞水库计算的方法，通过分析条件 Lyapunov 指数和系统到分岔点的距离，调节线性和非线性记忆容量的分布，得出了高非线性或长时间线性记忆容量的系统设计。
PDF4 years ago
使用机器学习复制混沌吸引子并从数据计算李亚普诺夫指数
利用机器学习中的 “水库计算” 技术提出了一种无模型估计混沌系统 Lyapunov 指数的方法，其通过一个高维动力系统为水库的时间序列提供输入，并使用线性回归来学习输出权重，最终得到 Lyapunov 指数的估计。
PDF7 years ago
非线性时间序列分析再探讨
通过状态空间重构的概念，非线性时间序列分析提供了一组方法，允许我们计算特征量，如 Lyapunov 指数和分形维数，预测时间序列的未来走势，甚至在某些情况下重构运动方程。
PDF9 years ago