开发了一种名为NeuralChaos的新型神经算子架构，以应对表示和计算复杂随机过程的挑战。该架构旨在改进连续时间随机控制、强化学习和金融数学等领域的建模。NeuralChaos旨在保持可预测性和方可积性，同时比传统方法消耗更少的计算资源，并在数值实验中证明了其有效性。 AI
影响 增强了随机控制、强化学习和金融数学的建模能力。
排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了一种新的神经算子架构。
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arXiv:2607.14361v1 Announce Type: cross Abstract: We address fundamental challenges in representing and computing $\mathbb{R}^{d}$-valued predictable square-integrable processes over $[0,T]$, collected in the space $\mathcal{H}^2_T(\mathbb{R}^{d})$. These processes are central to…
We address fundamental challenges in representing and computing $\mathbb{R}^{d}$-valued predictable square-integrable processes over $[0,T]$, collected in the space $\mathcal{H}^2_T(\mathbb{R}^{d})$. These processes are central to continuous-time stochastic control, reinforcement…