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CoNO: 复杂神经算子与连续动力学系统
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的复神经算子（CoNO），通过在复分数傅立叶域中参数化积分核并利用复值神经网络及无混淆激活函数，提高模型的表示能力、噪音鲁棒性和泛化能力。实证评估结果显示，CoNO 在多个数据集和任务中表现出与或优于最先进模型的性能，为连续动态系统的建模提供了鲁棒且优越的模型。
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关键要点
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引入复神经算子（CoNO），通过在复分数傅立叶域中参数化积分核。
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利用复值神经网络及无混淆激活函数，提高模型的表示能力、噪音鲁棒性和泛化能力。
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对CoNO进行了广泛的实证评估，结果显示其在多个数据集和任务中表现优于或与最先进模型相当。
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CoNO为连续动态系统的建模提供了鲁棒且优越的模型，推动了科学机器学习的发展。
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