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常微分方程(ODE)在机器学习中担当重要角色,主要体现在模型的动态表达、深度学习优化、物理信息模型建立、以及时间序列分析等方面。 其中,最具突破性的作用是在神经网络的动态系统建模上。通过ODE方法,可以有效地对连续时间动态系统进行模拟和预测,这不仅提高了模型处理复杂动态系统的能力,而且还能在某些情况下减少模型的参数数量,进而提高模型的效率和预测准确性。特别是在深度学习领域...
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