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Log-NCDEs
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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。
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新嵌入方法增强了不规则数据的连续时间模型
研究人员开发了一种将不规则和异步数据嵌入连续时间模型的新方法，特别适用于 Log-NCDEs。该方法通过直接将观测值作为增量形成对数签名，从而绕过了插值或填充的需要。实验表明，这种表示方法在包括合成和真实世界时间序列数据在内的各种数据集上都准确、高效且鲁棒。