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English(EN) Uncertainty propagation in auto-regressive random neural network models

开发了随机神经网络中不确定性传播的新方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了用于随机神经网络模型中不确定性传播的新分析和基于粒子的方法。这些方法利用Leaky ReLU激活函数的分段线性结构来近似神经网络的输出，从而能够计算其概率密度和特征函数的解析表达式。该框架已扩展到表示动力学系统的自回归模型，在洛伦兹-63系统和Kuramoto-Sivashinsky方程上的数值实验证明了不确定性传播的准确性。 AI

影响 这些方法可以提高神经网络在复杂动力学系统中的可靠性和可解释性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍神经网络不确定性传播新方法的论文。

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开发了随机神经网络中不确定性传播的新方法

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Daniele Venturi ·

    自回归随机神经网络模型中的不确定性传播

    We develop analytical and particle-based methods for uncertainty propagation in random neural network models, where both the inputs and network parameters are allowed to be random. Building on the piecewise-linear structure of the Leaky ReLU activation function, we derive a local…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Janice Adams, Daniele Venturi ·

    自回归随机神经网络模型中的不确定性传播

    arXiv:2608.20483v1 Announce Type: new Abstract: We develop analytical and particle-based methods for uncertainty propagation in random neural network models, where both the inputs and network parameters are allowed to be random. Building on the piecewise-linear structure of the L…

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