具有符号保持性的深层神经网络
数值分析
2024-07-02 v1 机器学习
数值分析
计算物理
摘要
我们提出一种深层神经网络架构，使其输出形成输入的可逆符号映射。该设计类比于正规化流技术中用于非体积保持的实值非体积保持(NVP)方法。利用这类神经网络类型，可在不破坏相空间内在符号结构的前提下，对未知哈斯基尔系统进行学习。
引用
@article{arxiv.2407.00294,
title = {Deep Neural Networks with Symplectic Preservation Properties},
author = {Qing He and Wei Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.00294},
year = {2024}
}