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noise perturbations
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学习哈密顿神经库普曼运算符,同时保持和发现守恒定律
基于观测数据和噪声扰动,准确地发现和预测动力学仍然是一项重要的挑战。我们提出了汉密尔顿神经库普曼算子(HNKO),它集成了数学物理知识以学习库普曼算子,并使其可以自动维持并发现守恒定律。我们通过使用许多代表性物理系统,甚至具有数百或数千个自
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a month ago
AAAI
通过主动查询自适应修正扰动水平以提高模型鲁棒性
研究了机器学习在各种应用中的鲁棒性,提出了新的主动学习框架,通过人类专家的互动查询来自适应地调整每个样本的扰动级别,从而显著提高了模型的鲁棒性。
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3 years ago
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