小样本下的数据驱动建模:基于神经常微分方程|周四直播·复杂系统自动建模读书会第二季
导语
分享内容简介
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本次分享将围绕小样本下的数据驱动建模进行,介绍其核心技术手段神经常微分方程。首先,将介绍神经常微分方程基本概念;然后,介绍如何将欧几里得对称性嵌入神经常微分方程中,实现对真实物理系统的小样本学习;最后,介绍如何将元学习与神经常微分方程结合,实现对一族动力学系统的建模与预测。
分享内容大纲
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神经常微分方程概念简介 -
欧几里得对称神经网络 -
可解释性元神经常微分方程
主要涉及到的知识概念
主要涉及到的知识概念
元学习(meta-learning)
讲者介绍
讲者介绍
李樵风,浙江大学百人计划研究员,博士生导师,获国家高层次人才计划(海外)资助。主要研究方向包括:基于人工智能的科学计算、智能系统感知、复杂结构动力学反问题等。到目前为止,在PRL、Science Robotics、EML、MSSP、Applied Energy等领域重要期刊上发表论文20篇。
课题组主页:https://www.ligroupzju.com
参考文献
参考文献
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Chen, R. T. Q., Rubanova, Y., Bettencourt, J. & Duvenaud, D. Neural Ordinary Differential Equations. Arxiv (2018). -
Lai, Z., Mylonas, C., Nagarajaiah, S., & Chatzi, E. (2021). Structural identification with physics-informed neural ordinary differential equations. Journal of Sound and Vibration, 508, 116196. -
Li, Q., Wang, T., Roychowdhury, V., & Jawed, M. K. (2023). Rapidly encoding generalizable dynamics in a Euclidean symmetric neural network. Extreme Mechanics Letters, 58, 101925. -
Finn, C., Abbeel, P. & Levine, S. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks. Arxiv (2017). -
Li, Q., Wang, T., Roychowdhury, V., & Jawed, M. K. (2023). Metalearning generalizable dynamics from trajectories. Physical Review Letters, 131(6), 067301. | 本篇文献介绍可见:PRL速递:AI 学习玩弹簧玩具——从轨迹到通用动力学的元学习 -
本期内容已在第一期中由主讲人进行了概述性分享,感兴趣的朋友可以提前了解:https://pattern.swarma.org/study_group_issue/746?from=wechat 或者 https://www.bilibili.com/video/BV1FL4JeUEYT 。
参与方式
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复杂系统自动建模读书会第二季
“复杂世界,简单规则”。
集智俱乐部联合复旦大学智能复杂体系实验室青年研究员朱群喜、浙江大学百人计划研究员李樵风、清华大学电子工程系数据科学与智能实验室博士后研究员丁璟韬、美国东北大学物理系Albert-László Barabási指导的博士后高婷婷、北京大学博雅博士后曹文祺、复旦大学数学科学学院应用数学方向博士研究生赵伯林、北京师范大学系统科学学院博士研究生牟牧云,共同发起「复杂系统自动建模」读书会第二季。
读书会将于9月5日起每周四晚上20:00-22:00进行,探讨四个核心模块:数据驱动的复杂系统建模、复杂网络结构推断、具有可解释性的复杂系统推断(动力学+网络结构)、应用-超材料设计和城市系统,通过重点讨论75篇经典、前沿的重要文献,从黑盒(数据驱动)到白盒(可解释性),逐步捕捉系统的“本质”规律,帮助大家更好的认识、理解、预测、控制、设计复杂系统,为相关领域的研究和应用提供洞见。欢迎感兴趣的朋友报名参与!
复杂系统自动建模读书会:从数据驱动到可解释性,探索系统内在规律|内附75篇领域必读文献