arXiv 机器学习· Rostislav Gusev, Evgenia Romanenkova, Alexey Zaytsev·· 12 小时前AI 评分31
稀疏观测下神经控制微分方程（Neural CDEs）的信息极限
The Information Limits of Neural Controlled Differential Equations Under Sparse Observations
AI 导读
这项研究刻画了神经控制微分方程（Neural CDEs）在稀疏观测下的终端状态歧义，并推导出可计算的目标特异性歧义证书。在确定性自适应采样策略下，非退化平面 CDEs 的最优最坏情况半径在速度有界时按 $N^{-1}$ 缩放，在速度与加速度均有界时按 $N^{-2}$ 缩放（$N$ 为观测间隔数）。合成实验进一步评估了该证书并验证了路径正则性的作用。
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