基于隐函数雅可比矩阵的参数高效神经控制微分方程
机器学习
2025-12-25 v1 人工智能
摘要
神经控制微分方程（Neural Controlled Differential Equations，Neural CDEs）是一类专为分析时序序列而设计的方法，但其主要缺点是所需参数数量。本文提出了一种参数高效的神经 CDE 方案，所需参数大幅减少，同时提供了与“连续 RNN”高度吻合的逻辑类比。
引用
@article{arxiv.2512.20625,
title = {Parameter-Efficient Neural CDEs via Implicit Function Jacobians},
author = {Ilya Kuleshov and Alexey Zaytsev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.20625},
year = {2025}
}