摘要: 神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,Neural ODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等 阅读全文
posted @ 2025-02-03 09:52 deephub 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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