Linear NCDEs

新方法大幅加快神经控制微分方程的训练速度

本论文介绍了三种提高神经控制微分方程（NCDE）训练效率和可扩展性的方法，NCDE是一类用于连续时间序列数据的模型。提出的技术包括用于更快逼近的Log-NCDE、用于闭式解和并行计算的Linear NCDE，以及用于进一步提高效率的Structured Linear NCDE。这些进展共同将训练时间缩短了多达三个数量级，同时在时间序列基准测试中取得了最先进的结果。