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Ergebnisse für “Neural ODE”

Neues Deep-Learning-Framework revolutioniert PBPK-Modellierung

Pharmakokinetische Modelle, die auf physiologischen Prinzipien basieren, sind unverzichtbar für die moderne Arzneimittelentwicklung. Ihre b…

arXiv – cs.LG 24.02.2026 05:00

PolyNODE: Neuronale ODEs mit variabler Dimension auf M-Polyfolds

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich des geometrischen Deep Learnings hat die Grenzen herkömmlicher Neural Ordinary Differential Equ…

arXiv – cs.AI 18.02.2026 05:00

Neues Modell SSTODE liefert präzisere Meerestemperaturvorhersagen

Meerestemperaturen sind entscheidend für das Verständnis der Oberflächenströmungen und der Wechselwirkungen zwischen Ozean und Atmosphäre…

arXiv – cs.LG 11.11.2025 05:00

Conditional Neural ODE zur Vorhersage der Langzeitprogression bei Parkinson

Parkinsons Erkrankung zeichnet sich durch heterogene, sich im Laufe der Zeit verändernde Gehirn‑Morphometrie‑Muster aus. Die Modellierung d…

arXiv – cs.LG 10.11.2025 05:00

<h1>LLMs schreiben Solver: Neue SciML-Agenten lösen ODEs ohne Vorhersagen</h1> <p>In der Welt des wissenschaftlichen Machine Learning haben Forscher lange versucht, komplexe physikalische Aufgaben direkt mit neuronalen Netzen zu lösen. Trotz vielversprechender Ansätze wie physics‑informed neural networks oder neural ODEs blieb die Erreichung hoher Genauigkeit und Stabilität oft ein Problem.</p> <p>Eine neuartige Idee setzt stattdessen auf große Sprachmodelle (LLMs), die Code generieren, der auf bewährten nu

arXiv – cs.LG 15.09.2025 05:00

Kontraktive Regularisierung stärkt Convolutional NODEs gegen Rauschen

Neues arXiv‑Paper (ID 2508.11432v1) zeigt, wie Convolutional Neural Ordinary Differential Equations (NODEs) durch kontraktive Regularisieru…

arXiv – cs.LG 18.08.2025 05:00

Neue Methode lernt Zustandsraum aus beliebigen Daten mit Joint Embedding Arch.

Ein neuer Beitrag auf arXiv (Version 1 vom 25.08.2025) präsentiert eine innovative Technik, mit der Zustandsraummodelle für kontinuierliche…

arXiv – cs.LG 15.08.2025 05:00