不規則な時系列データのモデリング - Neural CDEs の理論の導入部と実装 - ABEJA Tech Blog

こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。今年の4月に新卒で入社しました！ 個人的な趣味で、少し前から「Neural Differential Equations」という分野の勉強を少しずつしているのですが、その中で「Neural Controlled Differential Equations」という研究が面白いなと感じました。そこで、理論の勉強だけじゃなく実際に動かしてみよう！と思い、今回は「Neural Controlled Differential Equations」について、前半では理論の導入部を、後半では具体的な実装と併せて紹介します。 今回の説明や実験で使っている実装の一式は GitHub - flatton/using_NeuralCDE_with_diffrax にて公開しています。 目次 目次 はじめに 前提知識の補足：微分方程式（Diffe

[torazuka]

NDEを初めて知りました。非常に詳しく解説してくださって感謝です。