神经控制微分方程

最新推荐文章于 2024-07-22 12:50:02 发布
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分类专栏： DBSCAN算法 文章标签： 神经网络 深度学习 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zj_18706809267/article/details/125114132
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本文探讨了受微分方程启发的深度学习方法，特别是神经控制微分方程(NCDEs)的改进。通过编码器-解码器结构和潜在路径生成，NCDEs在处理不规则时间序列时表现出优于RNNs的精度，并实现插值和外推功能。实验证明，这种强化的NCDE在机器学习任务中具有显著性能优势。

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受微分方程启发的深度学习是最近的研究趋势，它标志着许多机器学习任务的艺术表现状态。其中，利用神经控制微分方程(NCDEs)建立时间序列模型是一种突破。在许多情况下，基于ncde的模型不仅比递归神经网络(RNNs)提供了更好的精度，而且使处理不规则时间序列成为可能。在这项工作中，我们通过重新设计其核心部分，即从离散的时间序列输入生成连续路径，来增强NCDEs。NCDEs通常使用插值算法将离散的时间序列样本转换为连续的路径。然而，我们建议i)使用编码器-解码器架构生成另一个潜在的连续路径，这对应于NCDEs的插补过程，即我们基于神经网络的插补与现有的显式插补，ii)利用解码器的生成特性，即:如有需要，可超越原始数据的时间域外推。因此，我们的NCDE设计可以在下游机器学习任务中同时使用插值和外推信息。在我们对5个真实数据集和12个基线的实验中，我们基于外推和内插的ncde比现有基线的性能要好得多

硬核NeruIPS 2018最佳论文，一个神经了的常微分方程
weixin_33670786的博客
12-23 1718
机器之心原创作者：蒋思源这是一篇神奇的论文，以前一层一层叠加的神经网络似乎突然变得连续了，反向传播也似乎不再需要一点一点往前传、一层一层更新参数了。在最近结束的 Neru...
微分方程模型_神经受控微分方程：非规则时间序列预测新SOTA
weixin_39884492的博客
11-22 535
机器之心报道参与：Racoon、魔王、小舟使用神经微分方程对时间序列的动态进行建模是一个很有潜力的选择，然而目前方法的性能往往受限于对初始条件的选择。这项新研究提出了改进策略，实现了新的 SOTA 性能。神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是，它存在一个基本问题：常微分方程的解是由其初始条件决定的，缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。那么如何解决这一问题呢？来自牛津大学、阿兰图灵研究所和大英图...
神经受控微分方程(NCDE)介绍
罟霖同学的站点
09-06 3200
Neural controlled differential equations (NCDE)介绍
NeuralCDE:“不规则时间序列的神经控制微分方程”的代码
03-19
神经控制微分方程用于不规则时间序列[ ， ] 基于对受控微分方程的深入理解的数学理论，我们演示了如何构建以下模型： 直接作用于不规则采样的部分观测的多元时间序列。 可能会进行记忆有效的伴随反向传播训练-即使是跨观测也是如此。 展示最先进的性能。 使用现有工具（尤其是PyTorch和库）可以轻松实现和评估它们。 图书馆 参见 。 例子 我们鼓励您看一下 ，它演示了如何使用该库来训练Neural CDE模型来预测螺旋的手征性。 有关如何处理可变长度输入，不规则采样或丢失数据的演示，另请参见 ，所有这些都可以在不更改模型的情况下轻松处理。 一个自包含的简短示例： import torch import torchcde # Create some data batch , length , input_channels = 1 , 10 , 2 hidden_channels = 3 t
推荐文章：神经控制微分方程——处理不规则时间序列的新型工具
gitblog_00079的博客
06-08 416
推荐文章：神经控制微分方程——处理不规则时间序列的新型工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 该项目是一个创新性的研究，它引入了**神经控制微分方程（Neural Controlled Differential Equations, NCDE）**来处理不规则采样和部分观测的多变量时间序列数据。基于坚实的数学理论——控制微分方程，该项目展示了如何构建模型，...
gde:神经图微分方程（Neural GDEs）
05-15
神经图微分方程（Neural GDEs） 我们介绍了连续深度图神经网络（GNN）的框架。 图神经常微分方程（GDE）形式化为GNN的对等形式，其中输入-输出关系由GNN层的连续性决定，混合了离散的拓扑结构和微分方程。 所提出的...
NeuralCDE：利用神经控制微分方程处理不规则时间序列
资源摘要信息:"NeuralCDE:“不规则时间序列的神经控制微分方程”的代码" 知识点详细说明: 1. 神经控制微分方程（Neural CDE）: Neural CDE是一种机器学习模型，专门用于处理不规则时间序列数据。时间序列数据通常...
my_ode_solver_matlab_微分方程_神经网络常微分方程_解方程_
09-29
标题“my_ode_solver_matlab_微分方程_神经网络常微分方程_解方程_”揭示了我们讨论的主题——一个使用MATLAB编写的自定义ODE求解器，它特别利用了神经网络和梯度下降算法来逼近方程的解。这种方法在某些情况下可能...
用神经网络求解微分方程
最新发布
新缸中之脑
07-22 2340
微分方程是物理科学的主角之一，在工程、生物、经济甚至社会科学中都有广泛的应用。粗略地说，它们告诉我们一个量如何随时间变化（或其他参数，但通常我们对时间变化感兴趣）。我们可以了解人口、股票价格，甚至某个社会对某些主题的看法如何随时间变化。通常，用于解决微分方程的方法不是分析性的（即没有解决方案的“封闭公式”），我们必须利用数值方法。然而，从计算的角度来看，数值方法可能很昂贵，更糟糕的是：累积误差可能非常大。
MAPF、多智能体、神经控制微分方程、交通状态估计
weixin_45720999的博客
07-05 1461
定义：MAPF是一类寻找多个智能体从起始位置到目标位置且无冲突的最优路径集合的问题。复杂性：随着智能体数量的增加，问题的状态空间会指数增长，因此MAPF已被证明是NP-hard问题。MAPF是一个重要的研究领域，涉及多个学科的交叉融合。随着人工智能和自动化技术的不断发展，MAPF将在更多领域得到应用和发展。通过不断优化算法和技术手段，MAPF将能够解决更复杂、更实际的问题，为人类的生产和生活带来更多便利和效益。
torchcde:具有GPU支持和内存有效的伴随反向传播的PyTorch的可微控制微分方程求解器
04-22
火炬 适用于CDE的可区分GPU的求解器 该库为受控微分方程（CDE）提供了可微分GPU的求解器。 支持通过求解器或通过伴随方法进行反向传播； 后者可以提高存储效率。 特别地，这允许建立模型，该模型是用于（任意不规则！）时间序列的最新模型。 可以将神经CDE视为“连续时间RNN”。 安装 pip install git+https://github.com/patrick-kidger/torchcde.git 要求PyTorch> = 1.7和 > = 0.2.0。 例子 我们鼓励您查看 ，该示例演示了如何使用该库训练Neural CDE模型来预测螺旋的手征性。 有关如何处理可变长度输入，不规则采样或丢失数据的演示，另请参见 ，所有这些都可以在不更改模型的情况下轻松处理。 一个简短的自包含示例： import torch import torchcde # Create som
神经常微分方程教程（来自VIKRAM VOLETI）
08-03
VIKRAM VOLETI简要介绍神经常微分方程，共计50页的ppt教程。其主要涉及问题定义、不同的求解方法以及ODE的基础理论。欢迎感兴趣的朋友下载学习。
NCDE/DSDE代码
11-28
matlab详细代码。 核心算法1：NCDE（the neighborhood based crowding DE） 核心算法2：NSDE（the neighborhood based speciation DE）
Graph Neural Controlled Differential Equations for Traffic Forecasting（AAAI2022）
小蚂蚁与大象
06-29 1979
交通预测是机器学习领域中最热门的时空任务之一。将图卷积网络与递归神经网络相结合进行时空处理是该领域的一种流行方法。竞争激烈，许多新颖的方法被提出。本文提出了时空图神经控制微分方程(STG-NCDE)方法。神经控制微分方程(NCDEs)是处理序列数据的一个突破性概念。我们扩展了概念，设计了两个NCDEs:一个用于时间处理，另一个用于空间处理。之后，我们将它们组合成一个单独的框架。我们使用6个基准数据集和20个基线进行实验。STG-NCDE在所有情况下都显示出最好的准确性，比所有这20个基线都有显著的优势。总结
带领域变异的多模态优化差分进化算法(DE/NCDE/NSDE/)
gzr2018的博客
07-22 2890
文献《Differential Evolution with Neighborhood Mutation for Multimodal Optimization》核心技术点总结，网上几乎没有关于多模DE算法的博文，主要是自己复习总结，也和大家一起学习。文章现在读不难，依然记得大一的我，要理解一篇这种文章，简直太难了，看那篇DE文章就不知道看了多久。 DE(Differential E...
EXIT: Extrapolation and Interpolation-based Neural Controlled Differential Equations for Time-series
小蚂蚁与大象
06-28 668
受微分方程启发的深度学习是最近的研究趋势。其中，利用神经控制微分方程(NCDEs)建立时间序列模型是一种突破。在许多情况下，基于ncde的模型不仅比递归神经网络(RNNs)提供了更好的精度，而且使处理不规则时间序列成为可能。在这项工作中，我们通过重新设计其核心部分，即从离散的时间序列输入生成连续路径，来增强NCDEs。NCDEs通常使用插值算法将离散的时间序列样本转换为连续的路径。然而，我们建议i)使用编码器-解码器架构生成另一个潜在的连续路径，这与NCDEs的插补过程相对应，即我们基于神经网络的插补与现有
NeurIPS 2022｜基于神经微分方程理论可以帮助我们训练更加深层次的ResNet网络
TechBeat人工智能社区博客
11-05 2312
一种理论分析框架来分析ResNets与Neural ODE离散程度之间的关系
神经常微分方程——理解篇
昔风不起，唯有努力生存！
03-16 5186
1 常微分方程 常微分方程只包含单个自变量ttt，未知函数y(t)y(t)y(t)和未知函数的导数y′(t)y'(t)y′(t)的等式，例如：y′(t)=2ty'(t)=2ty′(t)=2t。可以写成如下通用的形式： y(0)=y0;dydt(t)=fθ(t,y(t))(1)y(0)=y_{0}; \frac{dy}{dt}(t)=f_{\theta}(t, y(t)) \tag{1}y(0)=y0​;dtdy​(t)=fθ​(t,y(t))(1) 其中，fθ(t,y(t))f_{\theta}(t, y(
探索神经微分方程（Neural ODE）的魅力：msurtsukov的实现
gitblog_00038的博客
04-16 836
探索神经微分方程（Neural ODE）的魅力：msurtsukov的实现 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个数字时代，机器学习已经成为了一种强大的工具，而神经网络是其核心组成部分之一。传统的深度学习模型如卷积神经网络和循环神经网络已经取得了显著的成功，然而，它们在处理连续时间数据或流形上的数据时可能会遇到挑战。为了解决这个问题，一种新颖的方法——神经微分方程...
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