用于时序学习的随机控制微分方程
Research Paper#Time-Series Analysis, Deep Learning, Differential Equations🔬 Research|分析: 2026年1月3日 16:01•
发布: 2025年12月29日 18:25
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本文提出了一种用于时序学习的新框架，该框架结合了随机特征的效率和受控微分方程（CDE）的表达能力。随机特征的使用使得训练高效的模型成为可能，而CDE则提供了一个连续时间储层，用于捕获复杂的时间依赖关系。本文的贡献在于提出了两种变体（RF-CDE和R-RDE），并展示了它们与核方法和路径签名理论的理论联系。在各种时序基准上的实证评估进一步验证了所提出方法的实用性。