新框架连接深度神经网络和随机动力系统，改进生成式人工智能

这项研究通过将深度神经网络 (DNN) 纳入随机迭代函数系统 (IFS) 的背景下，引入了一种新颖的视角。这种开创性的方法使得从随机动力系统中导入已确定的结果成为可能，为增强生成式人工智能模型的稳定性和泛化能力开辟了令人兴奋的可能性。由此产生的进步有望改善我们训练和评估这些复杂模型的方式。

• •该研究将深度神经网络与迭代函数系统连接起来。
• •这种连接使得应用随机动力系统的结果成为可能。
• •提出了一种新的训练目标，侧重于生成式建模中的近似误差。