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预测 Grokking 早期发生：深入探究 grok 模型的损失景观
本文提出了一种低成本的方法，通过学习神经网络早期的学习曲线来预测是否会出现后期的 grokking 现象，并使用傅里叶变换来量化低频分量的幅度以检测这种振荡现象。
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a year ago
使用回声状态网络生成振荡活动以模拟简单中央模式发生器的行为
通过修改 Echo State Network，本文介绍了一种重现简单中央模式生成器的方法。该方法使用发生振荡活动的储层代替传统的需要抑制的储层，并演示了如何通过修改不同的参数以增加振荡的概率，从而生成所需的波形，为机器人系统的类生物控制器
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a year ago
放大正弦单元：一种用于深度神经网络的振荡激活函数，以有效恢复非线性振动
通过引入具有振荡激活功能的深度神经网络结构，本文提出了一种应对微电机系统中非线性振动问题的方法，其中还使用了一些振荡和非振荡激活功能以进行综合分析；实验结果表明，此设计网络是更可靠和稳健的，可以有效应对非线性和振动的挑战。
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a year ago
时间序列神经微分方程多次射击训练
研究证明，标准神经微分方程拟合存在振荡数据时往往导致数据无法准确描述，进一步介绍多发射方法成功应用于合成和实验数据拟合，并通过引入惩罚或广义拉格朗日方法解决了多发射方法引入的约束问题。
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3 years ago
鉴别恒星核心崩溃超新星引力波信号
本研究研究了 8 个三维核心坍缩超新星模拟的引力波信号，表明该信号以前中子星的 $f$- 和 $g$- 模式震荡为主，并且其频率演化编码了后者的收缩速率，而后者又已知取决于星的质量、方程态以及在暖的核物质中的输运特性。信号中的低频部分与静止
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6 years ago
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