BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-25T00:00:00Z

受物理启发的神经图 ODE 用于长期动态仿真

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内容提要

本文介绍了一种新颖的基于图的多-ODE神经网络（GRAM-ODE）架构，通过不同视图捕捉复杂的局部和全局动态时空依赖关系，学习更好的表示。GRAM-ODE在六个真实数据集上相比最先进的基线方法具有明显的优势，并且不同组件对整体性能有贡献。

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标签

GRAM-ODE 动态时空依赖关系 图 多-ODE神经网络 表示