本文へスキップ
原文
arXiv 机器学习· Rostislav Gusev, Evgenia Romanenkova, Alexey Zaytsev·· 16 時間前AI スコア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

未翻訳のため中国語で表示しています。

AI ガイド

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。

出典:arXiv 机器学习 · arxiv.org