在机器学习（ML）领域，动力学系统与深度学习的结合已经成为研究社区感兴趣的课题。尤其是对神经微分方程（neural differential equation, NDEs）而言，它证明了神经网络和微分方程是「一枚硬币的正反面」。
https://github.com/Rachnog/Neural-ODE-Experiments
【导读】Hinton创建的向量学院的研究者提出了一类新的神经网络模型，神经常微分方程（Neural ODE），将神经网络与常微分方程结合在一起，用ODE来做预测。不是逐层更新隐藏层，而是用神经网络来指定它们的衍生深度，用ODE求解器自适应地计算输出。
在本文中，我将尝试简要介绍一下这篇论文的重要性，但我将强调实际应用，以及我们如何应用这种需要在应用程序中应用各种神经网络。
今天给大家介绍的文章来自美国基因泰克公司“Deep learning prediction of patient response time course from early data via neural-pharmacokinetic/pharmacodynamic modelling”，基于神经药代动力学/药效学建模的深度学习从早期数据预测患者的反应时间过程。目前，使用药代动力学或药效学 (PK/PD)方法对给药后的患者反应时间进行纵向分析，仍需要大量的人类经验和相关的专业知识。本文提出了一种新的PK/PD神经网络框架，将药理学原理与常微分方程(ODE)相结合，可以模拟患者对未经测试的给药方案的反应。分析了600多名患者组成的临床数据集的药物浓度和血小板反应，实验证明了该模型自动预测分析患者的反应时间过程的潜力。
AI 科技评论按：不久前，NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔召开，在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是《Neural Ordinary Differential Equations》，论文地址：https://arxiv.org/abs/1806.07366。Branislav Holländer 在 towards data science 上对这篇论文进行了解读， AI 科技评论编译整理如下：
还记得NeurIPS 18的最佳论文Neural Ordinary Differential Equations（后简称NeuralODE）吗，最近，有一个小哥用TensorFlow实现了它。
提到 David Duvenaud 你或许有些陌生，但最近大热的「神经常微分方程」想必你一定听说过。
来源商业新知网，原文标题：NeurIPS18最佳论文NeuralODE，现在有了TensorFlow实现 | 附56页讲解PPT
ACM SIGKDD（Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD）是世界数据挖掘领域的最高级别的国际会议，由 ACM（Association of Computing Machinery，计算机学会）的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）负责协调筹办，被中国计算机协会荐为A类会议。
本文主要从三个方面来讨论DNN堆叠和数值方法之间的联系，以ResNet为例，但不仅仅是ResNet。
神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是，它存在一个基本问题：常微分方程的解是由其初始条件决定的，缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。
在大会第一天的 Opening Remarks 上，NeurIPS 2018 公布了本届大会的获奖论文。来自多伦多大学的陈天琦、麦克马斯特大学的 Hassan Ashtiani、谷歌 AI 的 Tyler Lu，以及华为诺亚方舟实验室的 Kevin Scaman 等人成为了最佳论文奖的获得者。
选自arxiv 作者：Daniel Vieira等 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 最近，向量场被用于分析生成对抗网络（GAN）优化问题，并在对 GAN 局限性的洞察和理解，以及扩展方法上取得了相当不错的结果。本论文提出了一种新的架构，将向量场作为激活函数而获得强大的非线性属性。以二值交叉熵作为损失函数，作者通过随机梯度下降方法优化向量场，并在小数据集上取得了不错的效果。 通过将向量场的概念应用到神经网络，可以在其中发现大量已建立的数学和物理概念、抽象和可视化分析方法。例如，本研究利用了欧拉的求解常微
目前全新的神经网络价格 KAN 一发布就引起了广泛的关注，其灵感源自Kolmogorov-Arnold 表示定理，跟MLP的一个主要的不同是MLP激活函数是在神经元上，而KAN把可学习的激活函数放在权重上。
近日，北京智源人工智能研究院开展了第一次论坛，其以「人工智能的数理基础」这一重大研究方向为主题，从数学、统计和计算等角度讨论了智能系统应该怎样融合数学系统。
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。
CIKM 2022的论文已出，笔者整理了其中的推荐系统，点击率以及因果推断相关的论文。今年跨域，图学习还是热点，点击率模型中长短期兴趣的处理是热点。
求解单变量微分方程的解 x ˙ ( t ) = 2 ∗ x ( t ) \dot{x}(t) = 2 * x(t) x˙(t)=2∗x(t)
ode23s（stiff differential equation solver）是MATLAB中的一种求解刚性（stiff）微分方程的数值方法。刚性微分方程通常具有多个时间尺度差异较大的变量，并且其中至少有一个变量具有快速变化的特性。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/234834189
MATLAB有很多用于求解微分方程的内置函数。MATLAB包含了用于求解常微分方程（ODE）的函数，微分表达式一般如下
论文 1：Fast Charging of Energy-dense Lithium-ion Batteries
Gazebo中的世界文件（.world）包含模拟环境中的所有对象。这些对象是机器人模型、环境、照明、传感器和其他对象等。
含带导数符号或带微分符号的未知函数的方程称为微分方程。 如果在微分方程中未知函数是一个变元的函数，这样的微分方程称为常微分方程。
读书笔记（十六） 这是第十六部分微分方程求解 %% 指数型增长和Logistic型增长 % Logistic曲线是一种常见的S形函数 % 是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒 % 在1844或1845年 % 在研究它与人口增长的关系时命名的 % 起初阶段大致是指数增长 % 然后随着开始变得饱和，增加变慢 % 最后，达到成熟时增加停止 close all figure k = 1 eta = 1 mu = 20 t = 0:1/32:8; y = mu*eta*exp(k*
@wangdepin - 2022 年是孟德尔诞辰 200 周年，同时也是巴斯德诞辰 200 周年。孟德尔（Gregor Johann Mendel,1822-1884）发现了遗传学定律，找到了决定生命现象的本质；巴斯德（Louis Pasteur,1822-1895）开创了微生物学和免疫学，为人类的健康做出了巨大的贡献。很多学者写了纪念他们的文章，中国遗传学会也专门举办了一系列讲座来纪念这一重要日子，足见孟德尔在生命科学史上的重要地位。详细了解这些伟大科学家在当时所创造的一系列科研重大发现的过程，给我们这些后辈在科研路上带来很大的启发。
尽管经历了审稿信息泄露、大会名称更换、 200 多位黑人论文作者拒签的种种风波，但依然抵挡不住今年 NIPS 大会 8400 名技术人的踊跃前来。
求解常微分方程常用matlab中的ode函数，该函数采用数值方法用于求解难以获得精确解的初值问题。ODE是一个包含一个独立变量（例如时间）的方程以及关于该自变量的一个或多个导数。在时域中，ODE是初始值问题，因此所有条件在初始时间t=0指定。
在特定的微分方程求解过程中，比如碰撞、车辆刹车，这种特殊运动时间简单的时序求解不够完善，故需要用到一个ode求解器的事件(Event)属性
扩散模型最早来源于物理中的热力学，最近却在人工智能领域大放异彩。还有什么物理理论可以推动生成模型研究的发展呢？最近，来自 MIT 的研究者受到高维电磁理论的启发，提出了一种称作泊松流（Poisson Flow）的生成模型。理论上，这种模型具有直观的图像和严谨的理论；实验上，它在生成质量、生成速度和鲁棒性上往往比扩散模型更好。本文已被NeurIPS 2022接收。
Consistency Models for Scalable and Fast Simulation-Based Inference
机器之心报道 机器之心编辑部 围观群众吐槽，作者忙着分锅。 人工智能顶会 CVPR 2022 的最后一天，一篇重点论文意外火了，但不是以正经的方式。 这天，YouTube 上出现了一个新的账号，它的目的非常单纯，就是为了指证一篇 CVPR 2022 Oral 论文涉嫌抄袭。 2022 年的 CVPR 大会的投稿量达到 8161 份，共有 2064 篇论文被接收，接收率为 25.28%，在被接收的论文中，有 342 份被选为 Oral（口头报告）论文。 这篇被指抄袭的 Oral 论文题为「E2V-SDE:
下面就以几个经典的系统作为示范。本章不涉及太多知识点，以展示为主。主要介绍三个经典的非线性混沌系统。
【1】 Model-Based Reinforcement Learning via Latent-Space Collocation 标题：基于模型的潜在空间配置强化学习
上篇博客介绍了Matlab求解常微分方程组解析解的方法：博客地址 微分方程组复杂时，无法求出解析解时，就需要求其数值解，这里来介绍。 以下内容按照Matlab官方文档提供的方程来展开（提议多看官方文档）
近日，眼尖的网友发现两篇分别发表在ICML 2021和ICCV 2021两大顶会的论文有着惊人的相似之处！
语言的学习，真正掌握语言的方式，是交流与实践，所以，这三本书，是由浅入深的步骤。大家在学习过程中，可以到群里面去进行交流沟通。
1、Python学习，语言的学习，真正掌握语言的方式，是交流与实践，所以，这三本书，是由浅入深的步骤。大家在学习过程中，可以到群里面去进行交流沟通。群号：427711751。 《简明Python教程》
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：机器之心 围观群众吐槽，作者忙着分锅。 人工智能顶会 CVPR 2022 的最后一天，一篇重点论文意外火了，但不是以正经的方式。 这天，YouTube 上出现了一个新的账号，它的目的非常单纯，就是为了指证一篇 CVPR 2022 Oral 论文涉嫌抄袭。 2022 年的 CVPR 大会的投稿量达到 8161 份，共有 2064 篇论文被接收，接收率为 25.28%，在被接收的论文中，有 342 份被选为 Oral（口头报告）论文。 这篇被指抄袭的 Oral
过去十年来，深度学习领域发展迅速，其一大主要推动力便是并行化。通过 GPU 和 TPU 等专用硬件加速器，深度学习中广泛使用的矩阵乘法可以得到快速评估，从而可以快速执行试错型的深度学习研究。
现在的机器人研发已经从闭源过渡到开源时代，开源库的兴起加速了机器人的研发进程。目前大都数的机器人开源库主要用于机器人建模、仿真和控制。以下列举几种常见的建模仿真控制库，辅助机器人开发过程。
开幕式上公布了4篇最佳论文，其中一篇最佳论文一作来自华为诺亚方舟实验室，另外几篇最佳论文被来自多伦多、谷歌AI的研究者包揽。
用Euler算法求解初值问题 \[ \frac{dy}{dx}=y+\frac{2x}{y^2}\] 初始条件\(y(0)=1\)，自变量的取值范围\(x \in [0, 2]\)
机器之心报道 机器之心编辑部 「模仿是最真诚的赞美形式？」昨天，一则论文抄袭的讨论在推特、Reddit、知乎等平台掀起了广泛讨论。 这次是一篇 ICML 2021 论文的作者举报一篇 ICCV 2021 接收论文。 举报信地址：https://michaelsdr.github.io/momentumnet/plagiarism/ 涉嫌被剽窃的论文为《 Momentum Residual Neural Networks 》，以下简称「Sander 论文」，作者 Michael E. Sander 等来自
要说 AI 领域今年影响力最大的进展，爆火的 AI 作图绝对是其中之一。设计者只需要输入对图片的文字描述，就可以由 AI 生成一张质量极高的高分辨率图片。目前，使用范围最广的当属 StabilityAI 的开源模型 Stable Diffusion，模型一经开源就在社区引起了广泛的讨论。
连接手机，并且手机开启USB调试模式后，利用adb工具打开cmd或者利用秋之盒打开adb命令行，执行以下命令：
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