让模型预见分布漂移：动态系统颠覆性设计引领时域泛化新革命
研究人员开发了一种名为Koodos的新型时域泛化框架，能够在数据分布随时间变化的动态环境中，生成适用的神经网络，实现前所未有的泛化能力。Koodos通过库普曼算子将模型的复杂非线性动态转化为可学习的连续动态系统，确保模型在连续时间中与数据分布的变化保持协调一致。实验结果显示，Koodos在合成数据集和真实世界数据集上显著超越现有方法，为时域泛化开辟了全新方向。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/tcXs-TK6SUOXCTmZ0lSMvg
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