精选理由
做动力系统建模或算子逼近的研究者，可以用这个算法自动调激活函数，省去手动试错的成本，建议直接看论文里的实验对比。
RaNNDy 是一种随机神经网络架构，用于数据驱动地逼近复杂动力系统的传递算子。其隐藏层权重和偏置随机初始化并固定，仅训练输出层，具有闭式解和低训练成本的优势。但该架构受限于初始随机参数决定的基函数质量，而基函数由激活函数决定。本文提出一种算法，在保持随机网络权重和偏置固定的前提下，优化激活函数本身，从而提供更合适的字典。通过随机微分方程和图随机游走等基准问题验证了该方法的有效性。
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RaNNDy 是一种随机神经网络架构，用于数据驱动地逼近复杂动力系统的传递算子。其隐藏层权重和偏置随机初始化并固定，仅训练输出层，具有闭式解和低训练成本的优势。但该架构受限于初始随机参数决定的基函数质量，而基函数由激活函数决定。本文提出一种算法，在保持随机网络权重和偏置固定的前提下，优化激活函数本身，从而提供更合适的字典。通过随机微分方程和图随机游走等基准问题验证了该方法的有效性。
RaNNDy is a randomized neural network architecture for the data-driven approximation of transfer operators associated with complex dynamical systems. The weights and biases of the hidden layers of the network are randoml…