Machine learning
신경망 상미분방정식 (Neural ODE)
신경망 상미분방정식(Neural ODE)은 2018년 Chen 등이 소개한 방법으로, 신경망으로 매개변수화된 상미분방정식의 연속적인 해로서 은닉 상태를 모델링한다. 이는 잔차 연결(residual connections)의 극한 경우를 일반화하여 불규칙하게 시공간이 분포된 시계열 및 물리 기반 모델링에 적합하다.
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출처
- Chen, T. Q., Rubanova, Y., Bettencourt, J. & Duvenaud, D. (2018). Neural Ordinary Differential Equations. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). link ↗
- Rubanova, Y., Chen, T. Q. & Duvenaud, D. (2019). Latent ODEs for Irregularly-Sampled Time Series. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Neural Ordinary Differential Equation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/neural-ode
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