Training Neural Networks to Discover Stochastic Differential Equation Based Models

训练神经网络以发现基于随机微分方程的模型

基本信息

  • 批准号:
    2277653
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2019 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Differential equations are probably the most important tool on a mathematical modeller's workbench. The enormous variety of phenomena which have been successfully modelled using these types of equations is quite astounding - many of the fundamental laws of physics and chemistry are formulated as differential equations. Many complex systems in biology and economics too are modelled this way. In recent times, neural networks have become an increasingly powerful and popular method for creating models directly from data, without requiring the user to have an understanding of the underlying processes involved to build a powerful predictive model. These two modelling methods are now being researched together - the idea is to train neural networks to discover good differential equation-based models from data. However, differential equations have their limitations in what types of dynamics they can effectively model. Phenomenon such as financial markets and many biological processes are not well modelled using this technique as they display many sharp changes due to random perturbations which differential equations cannot express. A typical family of methods for modelling these phenomena, closely related to the differential equations discussed above, are stochastic differential equations. In the same way that neural networks can be trained on data to produce differential equation models, similarly, these stochastic models can be discovered by neural networks. However, some of the tricks that are used to make training these neural networks efficient for differential equations are not easy to transfer to the case of stochastic differential equations. In this project, we will be exploring what the most efficient and robust methods for training neural networks to discover stochastic differential equation-based models from data are. This has many applications including modelling financial markets and biological processes.
微分方程可能是数学建模工作台上最重要的工具。使用这些类型的方程成功地模拟了各种各样的现象,这是相当惊人的——许多物理和化学的基本定律都被表述为微分方程。生物学和经济学中的许多复杂系统也是用这种方式建模的。近年来,神经网络已经成为一种越来越强大和流行的方法,可以直接从数据中创建模型,而不需要用户了解构建强大预测模型所涉及的底层过程。这两种建模方法现在正在一起研究,其目的是训练神经网络从数据中发现良好的基于微分方程的模型。然而,微分方程在能够有效建模的动力学类型方面有其局限性。这种技术不能很好地模拟金融市场和许多生物过程等现象,因为它们表现出由于微分方程无法表达的随机扰动而产生的许多急剧变化。与上面讨论的微分方程密切相关的一类典型的模拟这些现象的方法是随机微分方程。就像神经网络可以通过数据训练来产生微分方程模型一样,这些随机模型也可以通过神经网络来发现。然而,一些用来训练这些神经网络对微分方程有效的技巧并不容易转移到随机微分方程的情况下。在这个项目中,我们将探索训练神经网络从数据中发现随机微分方程模型的最有效和最稳健的方法是什么。这有许多应用,包括模拟金融市场和生物过程。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

吉治仁志 他: "トランスジェニックマウスによるTIMP-1の線維化促進機序"最新医学. 55. 1781-1787 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等:“转基因小鼠中 TIMP-1 的促纤维化机制”现代医学 55. 1781-1787 (2000)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
LiDAR Implementations for Autonomous Vehicle Applications
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
生命分子工学・海洋生命工学研究室
生物分子工程/海洋生物技术实验室
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
吉治仁志 他: "イラスト医学&サイエンスシリーズ血管の分子医学"羊土社(渋谷正史編). 125 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等人:“血管医学与科学系列分子医学图解”Yodosha(涉谷正志编辑)125(2000)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Effect of manidipine hydrochloride,a calcium antagonist,on isoproterenol-induced left ventricular hypertrophy: "Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,K.,Teragaki,M.,Iwao,H.and Yoshikawa,J." Jpn Circ J. 62(1). 47-52 (1998)
钙拮抗剂盐酸马尼地平对异丙肾上腺素引起的左心室肥厚的影响:“Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:

的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('', 18)}}的其他基金

An implantable biosensor microsystem for real-time measurement of circulating biomarkers
用于实时测量循环生物标志物的植入式生物传感器微系统
  • 批准号:
    2901954
  • 财政年份:
    2028
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Exploiting the polysaccharide breakdown capacity of the human gut microbiome to develop environmentally sustainable dishwashing solutions
利用人类肠道微生物群的多糖分解能力来开发环境可持续的洗碗解决方案
  • 批准号:
    2896097
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
A Robot that Swims Through Granular Materials
可以在颗粒材料中游动的机器人
  • 批准号:
    2780268
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Likelihood and impact of severe space weather events on the resilience of nuclear power and safeguards monitoring.
严重空间天气事件对核电和保障监督的恢复力的可能性和影响。
  • 批准号:
    2908918
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Proton, alpha and gamma irradiation assisted stress corrosion cracking: understanding the fuel-stainless steel interface
质子、α 和 γ 辐照辅助应力腐蚀开裂:了解燃料-不锈钢界面
  • 批准号:
    2908693
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Field Assisted Sintering of Nuclear Fuel Simulants
核燃料模拟物的现场辅助烧结
  • 批准号:
    2908917
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Assessment of new fatigue capable titanium alloys for aerospace applications
评估用于航空航天应用的新型抗疲劳钛合金
  • 批准号:
    2879438
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Developing a 3D printed skin model using a Dextran - Collagen hydrogel to analyse the cellular and epigenetic effects of interleukin-17 inhibitors in
使用右旋糖酐-胶原蛋白水凝胶开发 3D 打印皮肤模型,以分析白细胞介素 17 抑制剂的细胞和表观遗传效应
  • 批准号:
    2890513
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
CDT year 1 so TBC in Oct 2024
CDT 第 1 年,预计 2024 年 10 月
  • 批准号:
    2879865
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Understanding the interplay between the gut microbiome, behavior and urbanisation in wild birds
了解野生鸟类肠道微生物组、行为和城市化之间的相互作用
  • 批准号:
    2876993
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship

相似国自然基金

Neural Process模型的多样化高保真技术研究
  • 批准号:
    62306326
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks
DMS-EPSRC:机器学习中在线训练算法的渐近分析:循环、图形和深度神经网络
  • 批准号:
    EP/Y029089/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grant
DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks
DMS-EPSRC:机器学习中在线训练算法的渐近分析:循环、图形和深度神经网络
  • 批准号:
    2311500
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
eXplainable Metric Development on Temporally Evolutional Training of Deep Neural Networks
深度神经网络时间演化训练的可解释度量开发
  • 批准号:
    572654-2022
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Training Unstructured Sparse Neural Networks
训练非结构化稀疏神经网络
  • 批准号:
    DGECR-2022-00358
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Discovery Launch Supplement
Training Unstructured Sparse Neural Networks
训练非结构化稀疏神经网络
  • 批准号:
    DGDND-2022-03120
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    DND/NSERC Discovery Grant Supplement
Training Unstructured Sparse Neural Networks
训练非结构化稀疏神经网络
  • 批准号:
    RGPIN-2022-03120
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Parameter-Free Stochastic Gradient Descent: Fast, Self-Tuning Algorithms for Training Deep Neural Networks
无参数随机梯度下降:用于训练深度神经网络的快速自调整算法
  • 批准号:
    547242-2020
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Postgraduate Scholarships - Doctoral
Developing distributed learning algorithms for convolutional neural networks: a novel method for training deep learning models without sharing and collecting data
开发卷积神经网络的分布式学习算法:一种无需共享和收集数据即可训练深度学习模型的新方法
  • 批准号:
    546140-2020
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Postdoctoral Fellowships
SBIR Phase I: Post-training deep neural networks certification against backdoor data poisoning attacks
SBIR 第一阶段:针对后门数据中毒攻击的训练后深度神经网络认证
  • 批准号:
    2132294
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Developing distributed learning algorithms for convolutional neural networks: a novel method for training deep learning models without sharing and collecting data
开发卷积神经网络的分布式学习算法:一种无需共享和收集数据即可训练深度学习模型的新方法
  • 批准号:
    546140-2020
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Postdoctoral Fellowships
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了