:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Xin, Zhu, Qunxi, Zhao, Chengli, Zhao, Bolin, Zhang, Xue, Duan, Xiaojun, Lin, Wei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2603.14944
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

From Fourier to Neural ODEs: Flow Matching for Modeling Complex Systems
von: Li, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Symbolic Neural Ordinary Differential Equations
von: Li, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Governing equation discovery of a complex system from snapshots
von: Zhu, Qunxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Switched Flow Matching: Eliminating Singularities via Switching ODEs
von: Zhu, Qunxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Hamiltonian neural Koopman operator and simultaneously sustaining and discovering conservation law
von: Zhang, Jingdong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fractional-order Jacobian Matrix Differentiation and Its Application in Artificial Neural Networks
von: zhou, Xiaojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamics-Informed Reservoir Computing with Visibility Graphs
von: Geier, Charlotte, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Next-Generation Reservoir Computing for Dynamical Inference
von: Cestnik, Rok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tipping Point Forecasting in Non-Stationary Dynamics on Function Spaces
von: Liu-Schiaffini, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deterministic Reservoir Computing for Chaotic Time Series Prediction
von: Viehweg, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OpenReservoirComputing: GPU-Accelerated Reservoir Computing in JAX
von: Williams, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Utilizing Causal Network Markers to Identify Tipping Points ahead of Critical Transition
von: Bian, Shirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Residual-loss Anomaly Analysis of Physics-Informed Neural Networks: An Inverse Method for Change-point Detection in Nonlinear Dynamical Systems with Regime Switching
von: Bai, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimization of Deep Learning Models for Dynamic Market Behavior Prediction
von: Zhao, Shenghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust and Efficient Quantum Reservoir Computing with Discrete Time Crystal
von: Zhang, Da, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extending Sequence Length is Not All You Need: Effective Integration of Multimodal Signals for Gene Expression Prediction
von: Yang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Long-Tailed Object Detection Pre-training: Dynamic Rebalancing Contrastive Learning with Dual Reconstruction
von: Duan, Chen-Long, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reservoir Computing Generalized
von: Kubota, Tomoyuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations
von: Shao, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Non-Vacuous Generalization Bounds from Optimization
von: Tan, Chengli, et al.
Veröffentlicht: (2022)

ReDiSC: A Reparameterized Masked Diffusion Model for Scalable Node Classification with Structured Predictions
von: Li, Yule, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Let's Rectify Step by Step: Improving Aspect-based Sentiment Analysis with Diffusion Models
von: Liu, Shunyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Model Ensemble and Reservoir Computing for River Discharge Prediction in Ungauged Basins
von: Funato, Mizuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Latent Computation in Transformers with Latent Tokens
von: Sun, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeepTracer: Tracing Stolen Model via Deep Coupled Watermarks
von: Yang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosting Reservoir Computing with Brain-inspired Adaptive Dynamics
von: Srinivasan, Keshav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Buster: Implanting Semantic Backdoor into Text Encoder to Mitigate NSFW Content Generation
von: Zhao, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attention-Enhanced Reservoir Computing
von: Köster, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hybridizing Traditional and Next-Generation Reservoir Computing to Accurately and Efficiently Forecast Dynamical Systems
von: Chepuri, Ravi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Time-Series Anomaly Detection by Integrating Spectral-Residual Bottom-Up Attention with Reservoir Computing
von: Nihei, Hayato, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Techniques for Enhancing Memory Capacity of Reservoir Computing
von: Yokota, Atsuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model-Guardian: Protecting against Data-Free Model Stealing Using Gradient Representations and Deceptive Predictions
von: Yang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Graph Learning with Transformer for Multi-Reservoir Inflow Prediction
von: Hu, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LoaQ: Layer-wise Output Approximation Quantization
von: Lin, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Distance: Quantifying Point Cloud Dynamics with Persistent Homology and Dynamic Optimal Transport
von: Wang, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Early Warning Prediction with Automatic Labeling in Epilepsy Patients
von: Zhang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Economic span selection of bridge based on deep reinforcement learning
von: Zhang, Leye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ConfEviSurrogate: A Conformalized Evidential Surrogate Model for Uncertainty Quantification
von: Duan, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Denoising and Reconstruction of Nonlinear Dynamics using Truncated Reservoir Computing
von: Sedehi, Omid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PDFormer: Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for Traffic Flow Prediction
von: Jiang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2023)