该论文提出了一种结合多层求解器与深度学习的方法，解决高维偏微分方程的数值解问题。通过最大似然方法优化参数近似，实验验证了其在多元回归和随机微分方程参数估计中的有效性。提出的神经随机微分方程模型在不确定性任务中表现优于现有方法。