Teacher Forcing as Generalized Bayes: Optimization Geometry Mismatch in Switching Surrogates for Chaotic Dynamics
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Herz, Andre, Durstewitz, Daniel, Koppe, Georgia |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Integrating Multimodal Data for Joint Generative Modeling of Complex Dynamics
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2022)
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2022)
Learning Interpretable Hierarchical Dynamical Systems Models from Time Series Data
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2024)
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2024)
A scalable generative model for dynamical system reconstruction from neuroimaging data
par: Volkmann, Eric, et autres
Publié: (2024)
par: Volkmann, Eric, et autres
Publié: (2024)
True Zero-Shot Inference of Dynamical Systems Preserving Long-Term Statistics
par: Hemmer, Christoph Jürgen, et autres
Publié: (2025)
par: Hemmer, Christoph Jürgen, et autres
Publié: (2025)
Out-of-Domain Generalization in Dynamical Systems Reconstruction
par: Göring, Niclas, et autres
Publié: (2024)
par: Göring, Niclas, et autres
Publié: (2024)
Optimal Recurrent Network Topologies for Dynamical Systems Reconstruction
par: Hemmer, Christoph Jürgen, et autres
Publié: (2024)
par: Hemmer, Christoph Jürgen, et autres
Publié: (2024)
Detecting Invariant Manifolds in ReLU-Based RNNs
par: Eisenmann, Lukas, et autres
Publié: (2025)
par: Eisenmann, Lukas, et autres
Publié: (2025)
Position: Why a Dynamical Systems Perspective is Needed to Advance Time Series Modeling
par: Durstewitz, Daniel, et autres
Publié: (2026)
par: Durstewitz, Daniel, et autres
Publié: (2026)
Almost-Linear RNNs Yield Highly Interpretable Symbolic Codes in Dynamical Systems Reconstruction
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2024)
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2024)
DySLIM: Dynamics Stable Learning by Invariant Measure for Chaotic Systems
par: Schiff, Yair, et autres
Publié: (2024)
par: Schiff, Yair, et autres
Publié: (2024)
Deep Learning of the Evolution Operator Enables Forecasting of Out-of-Training Dynamics in Chaotic Systems
par: Shokar, Ira J. S., et autres
Publié: (2025)
par: Shokar, Ira J. S., et autres
Publié: (2025)
A Weak Penalty Neural ODE for Learning Chaotic Dynamics from Noisy Time Series
par: Li, Xuyang, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xuyang, et autres
Publié: (2025)
Machine-Precision Prediction of Low-Dimensional Chaotic Systems
par: Schötz, Christof, et autres
Publié: (2025)
par: Schötz, Christof, et autres
Publié: (2025)
Binned Spectral Power Loss for Improved Prediction of Chaotic Systems
par: Chakraborty, Dibyajyoti, et autres
Publié: (2025)
par: Chakraborty, Dibyajyoti, et autres
Publié: (2025)
A Bayesian Framework for Symmetry Inference in Chaotic Attractors
par: Ghanem, Ziad, et autres
Publié: (2025)
par: Ghanem, Ziad, et autres
Publié: (2025)
CEBoosting: Online Sparse Identification of Dynamical Systems with Regime Switching by Causation Entropy Boosting
par: Chen, Chuanqi, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Chuanqi, et autres
Publié: (2023)
Continuous Data Assimilation with Learned Surrogate Dynamics
par: Li, Wenwen, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Wenwen, et autres
Publié: (2026)
Multi-Hierarchical Surrogate Learning for Structural Dynamical Crash Simulations Using Graph Convolutional Neural Networks
par: Kneifl, Jonas, et autres
Publié: (2024)
par: Kneifl, Jonas, et autres
Publié: (2024)
Conditioning on PDE Parameters to Generalise Deep Learning Emulation of Stochastic and Chaotic Dynamics
par: Shokar, Ira J. S., et autres
Publié: (2025)
par: Shokar, Ira J. S., et autres
Publié: (2025)
Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting
par: Kale, Gauri, et autres
Publié: (2026)
par: Kale, Gauri, et autres
Publié: (2026)
Uncovering the Computational Roles of Nonlinearity in Sequence Modeling Using Almost-Linear RNNs
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2025)
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2025)
Attention as In-Context Empirical Bayes: A Two-Stage View via Particle Dynamics
par: Smart, Matthew, et autres
Publié: (2026)
par: Smart, Matthew, et autres
Publié: (2026)
Controlling Chaotic Maps using Next-Generation Reservoir Computing
par: Kent, Robert M., et autres
Publié: (2023)
par: Kent, Robert M., et autres
Publié: (2023)
Polynomial Chaos Expansions on Principal Geodesic Grassmannian Submanifolds for Surrogate Modeling and Uncertainty Quantification
par: Giovanis, Dimitris G., et autres
Publié: (2024)
par: Giovanis, Dimitris G., et autres
Publié: (2024)
Designing Chaotic Attractors: A Semi-supervised Approach
par: Kabayama, Tempei, et autres
Publié: (2024)
par: Kabayama, Tempei, et autres
Publié: (2024)
Predicting Chaotic System Behavior using Machine Learning Techniques
par: Rao, Huaiyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Rao, Huaiyuan, et autres
Publié: (2024)
Bayesian Inference in Recurrent Explicit Duration Switching Linear Dynamical Systems
par: Słupiński, Mikołaj, et autres
Publié: (2024)
par: Słupiński, Mikołaj, et autres
Publié: (2024)
ADAM-SINDy: An Efficient Optimization Framework for Parameterized Nonlinear Dynamical System Identification
par: Viknesh, Siva, et autres
Publié: (2024)
par: Viknesh, Siva, et autres
Publié: (2024)
Data-Assimilated Model-Based Reinforcement Learning for Partially Observed Chaotic Flows
par: Ozan, Defne E., et autres
Publié: (2025)
par: Ozan, Defne E., et autres
Publié: (2025)
Generalized Quadratic Embeddings for Nonlinear Dynamics using Deep Learning
par: Goyal, Pawan, et autres
Publié: (2022)
par: Goyal, Pawan, et autres
Publié: (2022)
Geometry and Local Recovery of Global Minima of Two-layer Neural Networks at Overparameterization
par: Zhang, Leyang, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Leyang, et autres
Publié: (2023)
Learning Chaotic Systems and Long-Term Predictions with Neural Jump ODEs
par: Krach, Florian, et autres
Publié: (2024)
par: Krach, Florian, et autres
Publié: (2024)
Synergizing Transport-Based Generative Models and Latent Geometry for Stochastic Closure Modeling
par: Dong, Xinghao, et autres
Publié: (2026)
par: Dong, Xinghao, et autres
Publié: (2026)
Backpropagation on Dynamical Networks
par: Tan, Eugene, et autres
Publié: (2022)
par: Tan, Eugene, et autres
Publié: (2022)
Dynamics-Informed Deep Learning for Predicting Extreme Events
par: Katsidoniotaki, Eirini, et autres
Publié: (2026)
par: Katsidoniotaki, Eirini, et autres
Publié: (2026)
Analysis of tidal flows through the Strait of Gibraltar using Dynamic Mode Decomposition
par: Dias, Sathsara, et autres
Publié: (2023)
par: Dias, Sathsara, et autres
Publié: (2023)
Dynamical System Parameter Path Optimization using Persistent Homology
par: Chumley, Max M., et autres
Publié: (2025)
par: Chumley, Max M., et autres
Publié: (2025)
Latent Diffeomorphic Dynamic Mode Decomposition
par: Diepeveen, Willem, et autres
Publié: (2025)
par: Diepeveen, Willem, et autres
Publié: (2025)
Autoencoding Dynamics: Topological Limitations and Capabilities
par: Kvalheim, Matthew D., et autres
Publié: (2025)
par: Kvalheim, Matthew D., et autres
Publié: (2025)
PINN-Obs: Physics-Informed Neural Network-Based Observer for Nonlinear Dynamical Systems
par: Farkane, Ayoub, et autres
Publié: (2025)
par: Farkane, Ayoub, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Integrating Multimodal Data for Joint Generative Modeling of Complex Dynamics
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2022) -
Learning Interpretable Hierarchical Dynamical Systems Models from Time Series Data
par: Brenner, Manuel, et autres
Publié: (2024) -
A scalable generative model for dynamical system reconstruction from neuroimaging data
par: Volkmann, Eric, et autres
Publié: (2024) -
True Zero-Shot Inference of Dynamical Systems Preserving Long-Term Statistics
par: Hemmer, Christoph Jürgen, et autres
Publié: (2025) -
Out-of-Domain Generalization in Dynamical Systems Reconstruction
par: Göring, Niclas, et autres
Publié: (2024)