会员服务
频率主义学派 · MoDELS · 样例 · 统计方法 · 计算统计 ·
2021 年 10 月 10 日
Ordinary Differential Equation Models and their Computation Methods
翻译：普通差别等价模型及其计算方法
Jaeyong Lee
Jaeyong Lee

In this article, I introduce the differential equation model and review their frequentist and Bayesian computation methods. A numerical example of the FitzHugh-Nagumo model is given.


翻译：在文章中,我引入了差异方程模型,并审查了其常客和巴耶斯计算方法,并举了一个FitzHugh-Nagumo模型的数字例子。
0
下载
关闭预览

相关内容

深度学习优化算法，73页ppt，Optimization Algorithms on Deep Learning
深度学习优化算法，73页ppt，Optimization Algorithms on Deep Learning
专知会员服务
132+阅读 · 2021年6月16日
【经典书】应用随机微分方程，324页pdf，Applied Stochastic Differential Equations
【经典书】应用随机微分方程，324页pdf，Applied Stochastic Differential Equations
专知会员服务
53+阅读 · 2020年11月21日
【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
策略梯度方法的算子视图，An operator view of policy gradient methods
策略梯度方法的算子视图，An operator view of policy gradient methods
专知会员服务
10+阅读 · 2020年6月23日
因果图，Causal Graphs，52页ppt
因果图，Causal Graphs，52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【干货书】数值计算C编程，319页pdf，Numerical C
【干货书】数值计算C编程，319页pdf，Numerical C
专知会员服务
67+阅读 · 2020年4月7日
《应用随机微分方程》(Applied Stochastic Differential Equations)324页pdf新书分享
《应用随机微分方程》(Applied Stochastic Differential Equations)324页pdf新书分享
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月28日
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
9+阅读 · 2019年10月24日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
专知会员服务
81+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
学界 | NIPS2018最佳论文解读：Neural Ordinary Differential Equations
学界 | NIPS2018最佳论文解读：Neural Ordinary Differential Equations
AI科技评论
4+阅读 · 2019年1月5日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception：各种卷积网络架构的理解
ResNet, AlexNet, VGG, Inception：各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【学习】Hierarchical Softmax
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Casimir preserving stochastic Lie-Poisson integrators
Casimir preserving stochastic Lie-Poisson integrators
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月3日
A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Models
Arxiv
28+阅读 · 2021年10月1日
A Survey of Uncertainty in Deep Neural Networks
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
Differential Dynamic Programming Neural Optimizer
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月29日
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月12日
A Survey on Causal Inference
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
Generalization and Regularization in DQN
Generalization and Regularization in DQN
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月30日
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
Arxiv
74+阅读 · 2018年12月20日
Neural Ordinary Differential Equations
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
The Search Problem in Mixture Models
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
频率主义学派
MoDELS
样例
统计方法
计算统计
相关VIP内容
深度学习优化算法，73页ppt，Optimization Algorithms on Deep Learning
深度学习优化算法，73页ppt，Optimization Algorithms on Deep Learning
专知会员服务
132+阅读 · 2021年6月16日
【经典书】应用随机微分方程，324页pdf，Applied Stochastic Differential Equations
【经典书】应用随机微分方程，324页pdf，Applied Stochastic Differential Equations
专知会员服务
53+阅读 · 2020年11月21日
【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
策略梯度方法的算子视图，An operator view of policy gradient methods
策略梯度方法的算子视图，An operator view of policy gradient methods
专知会员服务
10+阅读 · 2020年6月23日
因果图，Causal Graphs，52页ppt
因果图，Causal Graphs，52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【干货书】数值计算C编程，319页pdf，Numerical C
【干货书】数值计算C编程，319页pdf，Numerical C
专知会员服务
67+阅读 · 2020年4月7日
《应用随机微分方程》(Applied Stochastic Differential Equations)324页pdf新书分享
《应用随机微分方程》(Applied Stochastic Differential Equations)324页pdf新书分享
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月28日
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
9+阅读 · 2019年10月24日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
专知会员服务
81+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
学界 | NIPS2018最佳论文解读：Neural Ordinary Differential Equations
学界 | NIPS2018最佳论文解读：Neural Ordinary Differential Equations
AI科技评论
4+阅读 · 2019年1月5日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception：各种卷积网络架构的理解
ResNet, AlexNet, VGG, Inception：各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【学习】Hierarchical Softmax
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Casimir preserving stochastic Lie-Poisson integrators
Casimir preserving stochastic Lie-Poisson integrators
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月3日
A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Models
Arxiv
28+阅读 · 2021年10月1日
A Survey of Uncertainty in Deep Neural Networks
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
Differential Dynamic Programming Neural Optimizer
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月29日
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月12日
A Survey on Causal Inference
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
Generalization and Regularization in DQN
Generalization and Regularization in DQN
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月30日
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
Arxiv
74+阅读 · 2018年12月20日
Neural Ordinary Differential Equations
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
The Search Problem in Mixture Models
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top