論文の概要: Learning the Simplest Neural ODE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02019v1
• Date: Sun, 04 May 2025 07:49:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.383136
• Title: Learning the Simplest Neural ODE
• Title（参考訳）: 最も単純なニューラルネットワークを学習する
• Authors: Yuji Okamoto, Tomoya Takeuchi, Yusuke Sakemi,
• Abstract要約: この研究は、最も単純な1次元線形モデルを通して、なぜニューラルネットワークの訓練が難しいのかを実証する。 そこで我々は,新しい安定化法を提案し,解析的収束解析を行う。 ここで紹介される洞察とテクニックは、Neural ODEの研究を開始する研究者のための簡潔なチュートリアルとして役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.285941237673239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since the advent of the ``Neural Ordinary Differential Equation (Neural ODE)'' paper, learning ODEs with deep learning has been applied to system identification, time-series forecasting, and related areas. Exploiting the diffeomorphic nature of ODE solution maps, neural ODEs has also enabled their use in generative modeling. Despite the rich potential to incorporate various kinds of physical information, training Neural ODEs remains challenging in practice. This study demonstrates, through the simplest one-dimensional linear model, why training Neural ODEs is difficult. We then propose a new stabilization method and provide an analytical convergence analysis. The insights and techniques presented here serve as a concise tutorial for researchers beginning work on Neural ODEs.
• Abstract（参考訳）: ニューラル正規微分方程式 (Neural Ordinary Differential Equation) の出現以来,システム同定や時系列予測,関連分野の深層学習に応用されてきた。 ODE解写像の微分同相性を明らかにするため、ニューラルODEは生成モデリングにも利用できるようになった。 様々な物理情報を組み込む可能性があるにもかかわらず、Neural ODEsのトレーニングは実際は難しいままである。 この研究は、最も単純な1次元線形モデルを通して、なぜニューラルネットワークの訓練が難しいのかを実証する。 そこで我々は,新しい安定化法を提案し,解析的収束解析を行う。 ここで紹介される洞察とテクニックは、Neural ODEの研究を開始する研究者のための簡潔なチュートリアルとして役立ちます。

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