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# Title
NODEA - Neural Ordinary Differential Equations Anonymous
# Description
This sessions is supposed to be an introduction to neural ordinary differentiable equations (Neural ODEs). As on…
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## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1806.07366
## 公開日（yyyy/mm/dd）
2018/01/19
## 概要
ResNet や RNN の hidden state などの layer 毎の処理を連続極限を取って時間発展の方程式として、それを ODE として陽に解くことでネットワークを構築するという論文。
通常の離散的なネットワーク…
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The first time I saw the trajectories example for neural ODE, I realized that it seems to illustrate the same pattern as the compression and expansion waves of markets:
This will be my next scr…
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## 一言でいうと
系列データを扱う伝播プロセスは、隠れ層を「都度」再帰的に更新する形で行われる。この「都度」のステップを限界まで細かくすると微分と考えることができ、隠れ層の更新を連続的な形で定義することができる。連続的になることでBPTTのような段階的な勾配計算が不要になる。
### 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1806.07366
### 著…
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https://papers.nips.cc/paper/2018/hash/69386f6bb1dfed68692a24c8686939b9-Abstract.html
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The paper provides a good method for encoding data with an ODE. This would be useful for being the encoder of an encoder/decoder architecture as an alternative to using an RNN encoder.
https://arxi…
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## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1910.05513
https://openreview.net/forum?id=B1e9Y2NYvS
## 公開日（yyyy/mm/dd）
2019/10/12
ICLR 2020 (spotlight)
## 概要
ODENetsの頑健性を実験と理論の両側面から調べた。実験ではランダムなガウスノイズとAEs…
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I am currently implementing a physically constrained neural ordinary differential equation. The application is reaction kinetics so you already know it's going to be a very stiff system. The governing…
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In the FAQ page, under the "Where can I learn more about AD?", there are 4 links that are broken:
- [Automatic Differentiation and Application](https://mitmath.github.io/18337/lecture8/automatic_di…
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The solution bundle method is used in this file - https://github.com/Isaac-Somerville/Neural-Networks-for-Solving-Differential-Equations/blob/main/ThreeBodyProblem/threeBodyOriginalMethod.py ?