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  1. TOOL · CL_135409 ·

    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。