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Erik Lien Bolager
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新型RNN利用Koopman算子理论绕过梯度下降
研究人员开发了基于Koopman的循环神经网络（RNN），它们可以绕过传统的基于梯度的训练方法，如时间反向传播。这种新颖的方法将随机特征网络与Koopman算子理论相结合，无需梯度即可构建所有RNN的权重和偏差。该方法在时间序列分析、混沌动力学系统和控制问题方面，已证明其预测精度与标准模型相当，但训练时间显著缩短。
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新方法简化了用于动力学系统和回归的核方法的字典学习
研究人员开发了一种新方法，用于简化非线性动力学系统中 Koopman 算子的核学习。该方法将字典学习扩展到核 EDMD，从而能够对核参数进行基于梯度的优化。该技术旨在生成更有效的核来逼近 Koopman 算子，并已在 Duffing 振子和 Kuramoto-Sivashinsky PDE 等系统上进行了测试。