LNN学习日记（三） 有更新！ 反向传播 如何训练一个 ODE 传统的神经网络（如 CNN）由离散层组成，训练它们的反向传播是直截了当的，但是 LTCs 是由一个连续时间的常微分方程（ODE）定 2025-11-28 · zzy132 · 科研日记 LNN · 0 评论 · 0 浏览
LNN学习日记（二） 有更新！ 前向传播 文章的第二部分重点介绍了 LTCs 的前向传播算法。文章指出 ODEs 系统的状态可以由一个模拟系统从x(0)到x(t)的轨迹的数值 ODE 求解器来计 2025-11-01 · zzy132 · 科研日记 LNN · 0 评论 · 0 浏览
LNN学习日记（一） 有更新！ 时间常数 时间常数是什么 一个直观的类比：水箱漏水 想象一个装满水的水箱，底部有一个小孔，水从小孔中不断流出，水箱中的水位x(t)就是系统的状态，水从水箱中流出的 2025-10-31 · zzy132 · 科研日记 LNN · 0 评论 · 0 浏览
