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主题

  • 1 篇 反修正方程
  • 1 篇 网络目标
  • 1 篇 辛格式
  • 1 篇 hnn
  • 1 篇 误差分析
  • 1 篇 神经网络

机构

  • 1 篇 中国科学院大学
  • 1 篇 lsec

作者

  • 1 篇 金鹏展
  • 1 篇 祝爱卿
  • 1 篇 唐贻发

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=反修正方程"
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基于辛格式的深度哈密尔顿神经网络
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计算数学 2020年 第3期42卷 370-384页
作者： 祝爱卿 金鹏展 唐贻发 LSEC 中国科学院数学与系统科学研究院计算数学与科学工程计算研究所北京100190 中国科学院大学 数学科学学院北京100049
HNN是一类基于物理先验学习哈密尔顿系统的神经网络.本文通过误差分析解释使用不同积分器作为超参数对HNN的影响.如果我们把网络目标定义为在任意训练集上损失为零的映射,那么传统的积分器无法保证HNN存在网络目标.我们引进反修正方程,... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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