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通过雅可比稳态改进非对称权重的均衡传播
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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
本文介绍了一种名为EPR-Net的新型深度学习方法，用于构建高维非平衡稳态系统的势能景观。该方法利用了负势梯度是带权Hilbert空间中稳态分布关于驱动力的正交投影的事实，并提出了与NESS理论中熵产率公式相一致的损失函数。通过数值研究，证明了该方法在处理降维和状态相关扩散系数以及高维生物物理模型中的鲁棒性和有效性。
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关键要点
- 提出了一种名为EPR-Net的新型深度学习方法。
- EPR-Net用于构建高维非平衡稳态系统的势能景观。
- 该方法利用负势梯度在带权Hilbert空间中的正交投影特性。
- 提出的损失函数与NESS理论中的熵产率公式一致。
- EPR-Net能够统一处理降维和状态相关扩散系数。
- 通过数值研究验证了该方法在高维生物物理模型中的鲁棒性和有效性。
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