论文提出神经状态空间模型在线学习方案
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论文提出神经状态空间模型在线学习方案
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AI 综述
Bendegúz Györök 等人在论文中针对子空间编码器式神经状态空间（ANN-SS）模型在线学习研究不足的问题，提出了一套批量学习流程和直接递推辨识算法，并给出递推形式的收敛性分析。该论文已被 IEEE L-CSS 接收。 论文的仿真结果表明，该方法能在保持较高模型精度的同时实现计算高效的在线自适应。
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最新进展10月14日 12:00
Online learning of neural state-space models 论文提出批量与递推在线学习方案报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv eess.SY 系统与控制精选Online learning of neural state-space models 论文提出批量与递推在线学习方案
论文针对子空间编码器式神经状态空间（ANN-SS）模型在线学习研究不足的问题，提出一套批量学习流程和直接递推辨识算法，并给出递推形式的收敛性分析。仿真结果表明该方法能在保持较高模型精度的同时实现计算高效的在线自适应。
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