Unüberwachtes Lernen hybrider latenter Dynamiken: Ein Lernidentifizierungs-Framework

Dieses Papier präsentiert einen neuartigen Ansatz zum unüberwachten Lernen hybrider latenter Dynamiken, der physikalische Induktionsvoreingenommenheit mit einer Lernidentifizierungsstrategie kombiniert, um reichhaltige Vorkenntnisse zu nutzen und deren Lücken zur beobachteten Daten zu identifizieren.