OS-net：轨道稳定神经网络
动力系统
2023-09-27 v1 机器学习
摘要
我们提出 OS-net（Orbitally Stable neural NETworks，轨道稳定神经网络），一类专为周期动力学数据设计的新型神经网络架构。OS-net 是神经常微分方程（NODEs）的特例，并充分利用基于伴随方法的反向传播方法。利用常微分方程理论，我们推导了网络权重的约束条件以确保所得动力学的稳定性。我们将 OS-net 应用于发现 Rössler 系统与 Sprott 系统背后的动力学，这两个以倍周期吸引子与混沌行为著称的动力系统，从而证明了方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2309.14822,
title = {OS-net: Orbitally Stable Neural Networks},
author = {Marieme Ngom and Carlo Graziani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14822},
year = {2023}
}