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机器学习中的代数动力系统
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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
该文介绍了基于术语重写的动力系统的代数模拟，证明了递归函数应用于迭代重写系统的输出定义了一类模型，包括循环神经网络、图神经网络和扩散模型等所有主要的动态机器学习模型架构。这些代数模型也是描述动态模型组成性的一种自然语言，同时也为将动态模型推广到结构化或非数值数据的学习问题提供了一个模板。
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关键要点
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引入了一种基于术语重写的动力系统的代数模拟。
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递归函数应用于迭代重写系统的输出定义了一类模型。
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该类模型包括循环神经网络、图神经网络和扩散模型等主要动态机器学习模型架构。
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从范畴论的角度，这些代数模型描述动态模型组成性的一种自然语言。
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这些模型为将动态模型推广到结构化或非数值数据的学习问题提供了模板。
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