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ndp:ICLR 2021论文《神经ODE流程》的官方代码
共20个文件
py:14个
gitignore:2个
txt:1个
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2021-03-25
15:57:27
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神经ODE流程 用于造纸正式代码(ICLR 2021)。 抽象的 神经常微分方程(NODE)使用神经网络对系统状态的瞬时变化率进行建模。 但是,尽管NODE显然适用于动力学控制的时间序列,但仍存在一些缺点。 首先,它们无法适应传入的数据点,这是自然时间方向对实时应用程序的基本要求。 其次,时间序列通常由一组稀疏的度量组成,可以用许多可能的潜在动力学来解释。 NODE不能捕获这种不确定性。 相反,神经过程(NPs)是一类新的随机过程,可提供不确定性估计和快速的数据自适应,但缺乏对时间流的明确处理。 为了解决这些问题,我们引入了神经ODE过程(NDP),这是一类新的随机过程,由神经ODE的分布确定。 通过在基础ODE上保持自适应的数据相关分布,我们证明了我们的模型可以仅从几个数据点成功捕获低维系统的动力学。 同时,我们证明了NDP可扩展到具有未知动态(例如旋转MNIST数字)的具有挑战性的高维
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ndp-main.zip (20个子文件)
ndp-main
.gitignore 159B
requirements.txt 147B
data
__init__.py 0B
datasets.py 22KB
data_loading.py 580B
mnist_nonuniform.py 2KB
vary_mnist.py 5KB
download_datasets.sh 189B
datasets
.gitignore 4B
models
training.py 7KB
__init__.py 0B
neural_process.py 11KB
models.py 23KB
utils.py 8KB
README.md 3KB
figures
NDP.png 816KB
main
2d_regression.py 5KB
1d_regression.py 5KB
eval_img_regression.py 7KB
img_regression.py 6KB
共 20 条
- 1
资源评论
- 泡泡SOHO2023-07-27这份文件对于研究神经ODE流程的人来说是一个极好的参考资料,实用性非常高。
- 宏馨2023-07-27代码结构清晰,注释完善,让人阅读起来很流畅。
- 禁忌的爱2023-07-27文件详细解释了代码实现的细节,对于希望深入了解神经ODE流程的人来说非常有帮助。
- 滚菩提哦呢2023-07-27文件提供了一些示例数据和运行结果,充分展示了神经ODE流程的优势和应用场景。
- 点墨楼2023-07-27这份文件提供了ICLR 2021论文《神经ODE流程》的官方代码,让人很容易上手。
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