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神经随机 Volterra 方程：学习路径相关动力学
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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
神经随机伏特雷方程是具有记忆效应和不规则行为的随机系统的数学模型。研究者提出了基于物理启发的神经随机伏特雷方程，并进行了理论探讨。数值实验展示了神经随机伏特雷方程、神经随机微分方程和深度操作网络的性能。
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关键要点
- 神经随机伏特雷方程是具有记忆效应和不规则行为的随机系统的数学模型。
- 研究者提出了基于物理启发的神经随机伏特雷方程作为架构。
- 对不同的随机伏特雷方程进行了理论探讨。
- 数值实验比较了扰动振子方程、广义奥恩斯坦 - 乌伦贝克过程和粗糙黑斯顿模型。
- 展示了神经随机伏特雷方程、神经随机微分方程和深度操作网络的性能。
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