Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs) represent a groundbreaking approach that integrates neural networks with differential equations. In this framework, a neural network is used to define the dynamics of a system, where the hidden state evolves continuously over time, rather than in discrete steps. This is captured mathematically by the equation:
Hierbei ist der Zustand des Systems zur Zeit , ist die neural network-basierte Funktion, die die Dynamik beschreibt, und sind die Parameter des Netzwerks. Neural ODEs ermöglichen es, komplexe dynamische Systeme effizient zu modellieren und bieten Vorteile wie Speichereffizienz und die Fähigkeit, zeitabhängige Prozesse flexibel zu lernen. Diese Methode hat Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Physik, Biologie und Finanzmodelle, wo die Dynamik oft durch Differentialgleichungen beschrieben wird.
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