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näkemys - 혼돈 시스템 예측
혼돈 시스템의 제로샷 예측
사전 학습된 대규모 모델은 제한된 상황 데이터만으로도 혼돈 시스템을 효과적으로 예측할 수 있다.
고정밀 혼돈 예측을 위한 트리 기반 학습
이 연구는 하이퍼파라미터 튜닝이 필요 없는 트리 기반 접근법인 TreeDOX를 제안하여 혼돈 시스템의 시간 진화를 정확하게 예측할 수 있음을 보여줍니다.
고정밀 혼돈 예측을 위한 트리 기반 학습
트리 기반 학습 방법인 TreeDOX는 하이퍼파라미터 튜닝이 필요 없으면서도 기존 모델들과 비교해 유사하거나 더 나은 예측 성능을 보인다.
고정밀 혼돈 예측을 위한 트리 기반 학습
트리 기반 학습 방법인 TreeDOX는 하이퍼파라미터 튜닝이 필요 없으면서도 기존 방법들과 비교해 유사하거나 더 나은 예측 성능을 보인다.
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