Koopman 可逆自编码器：利用正向和反向动力学进行时间建模
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。准确的长期预测是许多机器学习应用和决策过程的基础，然而，由于传统的时间模型（如循环神经网络）仅捕捉训练数据中的统计连接，很难建立准确的长期预测模型。为了解决这个挑战，我们基于库普曼算子理论提出了一种新的机器学习模型，称为库普曼可逆自编码器（KIA），通过在无限维度的希尔伯特空间中建模正向和反向动力学来捕捉系统的固有特性，从而能够高效学习低维表示，实现对长期系统行为的更准确预测，并且我们方法的...
该文介绍了一种新的机器学习模型KIA，能够高效学习低维表示，实现对长期系统行为的更准确预测。该方法在摆和气候数据集上验证了实用性，在保持抗噪性的同时，摆的长期预测能力提高了300%。同时，该方法在长期气候预测方面表现出色，验证了其有效性。
