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关键词
memory storage and retrieval
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门控神经 ODE 中的可训练性、表达能力和可解释性
本研究介绍了一种使用门控相互作用赋予自适应时间尺度的神经普通微分方程(gnODEs),并以需要记忆连续量的任务为例,证明了 gnODEs 学习(近似)连续吸引子方面的归纳偏差。此外,作者还引入了一种新的表现力量度,探究了 nODEs 的相空
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