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Flow Map Learning
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新原理为使用 StopGrads 的机器学习模型训练提供了理论基础
一篇新论文引入了“stopgrad 回归原理”，为使用 stopgrads 训练机器学习模型提供了理论基础。该原理表征了各种 stopgrad 目标的平稳点和收敛保证，包括流图、强化学习和扩散采样器中使用的目标。研究表明，对于流图目标，唯一的平稳点是真实的流图，并提出了将训练内存使用量减少一半的修改。
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新的流映射学习框架模拟未知非局部偏微分方程系统
研究人员开发了一个名为流映射学习（FML）的新颖框架，可以直接从解数据中模拟未知的非局部偏微分方程（PDE）。该方法绕过了显式学习或近似复杂非局部算符的需要。相反，FML学习有限时间演化算符，即使在有限的观测窗口下也能提供准确且稳定的长期预测。该方法在预测分数阶扩散和波动方程的动力学方面取得了成功。