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neuralodes
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语言建模的显式词语密度估计
使用基于 NeuralODEs 和连续模拟的 Normalizing Flows 的一种新型语言模型,改进了某些基准模型。
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a month ago
基于特征值的神经常微分方程:解决神经常微分方程稳定性和收敛性问题
本研究提出了一种基于特定解算器或应用程序相关边界条件的 ODE 属性的方法来改善 NeuralODE 的稳定性和收敛性,该方法在线性和非线性系统模型中演示了其稳健性以及对局部极小值,不稳定性和稀疏数据样本具有显着的改进并提高了训练的性能。
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a year ago
ICML
基于同伦的神经常微分方程训练,用于准确的动态探索
本研究提出一种利用混沌和数学优化的训练算法,可有效解决 NeuralODEs 实际应用中训练时间长,效果不佳的问题。与传统训练方法相比,该算法在不更改模型架构的情况下,可大幅降低误差值,并能够准确地捕捉真实的长期行为并正确地向未来外推。
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2 years ago
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