本研究探讨了随机神经网络集群中的集体行为，提出了一种基于分类损失的吉布斯测度加权方法。结果显示，存在一个有限温度参数使分类损失最优，强调了自组织特性在高质量数据集中的重要性。

该文章介绍了管理基于模型的强化学习中风险的方法，包括概率安全约束、不确定性处理和随机神经网络的平衡。实验证明，将不确定性分离对于在不确定和安全关键的控制环境中使用数据驱动的MPC方法表现良好是至关重要的。

该文介绍了两种基于随机神经网络解决高维偏微分方程的方法，避免了维度增加带来的指数级增长。这些方法在多个高维PDE上进行了数值模拟，成本效益高且准确度更高。

该文介绍了两种基于随机神经网络解决高维偏微分方程的方法，避免了维度增加引发的指数级增长。这些方法在多个高维线性/非线性静态/动态PDE上进行了大量数值模拟，成本效益高且准确度更高。

该文提出了两种基于随机神经网络解决高维偏微分方程的方法，避免了维度增加引发的指数级增长。这些方法在多个高维PDE上展示了良好性能，成本效益高且更准确。

该文介绍了一种基于模型的强化学习中的风险管理方法，使用概率安全约束、乐观和悲观以及随机神经网络的平衡来处理不确定性。实验证明，该方法在数据驱动的 MPC 方法中表现良好。