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===未来展望:NIS+框架===
 
===未来展望:NIS+框架===
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为解决这些问题,从NIS框架出发提出NIS+框架。在NIS的基础上,NIS+框架添加了反向动力学、由此产生一个新的损失函数,并对两个损失函数进行加权。其中,新的损失函数产生于神经网框架中添加的部分:通过对<math>t+1</math>时刻再次编码,在宏观上来训练一个反向动力学来去预测<math>t</math>时刻的一个<math>\hat{y}(t)</math>。将新的损失函数与NIS框架中原有的损失函数加权,可以直接最大化EI,解决了NIS框架无法直接最大化EI的问题。
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为解决这些问题,从NIS框架出发提出[[NIS+]]框架。在NIS的基础上,NIS+框架添加了反向动力学、由此产生一个新的损失函数,并对两个损失函数进行加权。其中,新的损失函数产生于神经网框架中添加的部分:通过对<math>t+1</math>时刻再次编码,在宏观上来训练一个反向动力学来去预测<math>t</math>时刻的一个<math>\hat{y}(t)</math>。将新的损失函数与NIS框架中原有的损失函数加权,可以直接最大化EI,解决了NIS框架无法直接最大化EI的问题。
 
=参考文献=
 
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<references />此词条由因果涌现第五季读书会词条梳理志愿者LJR.json编撰,未经专家审核,带来阅读不便,请见谅。
 
<references />此词条由因果涌现第五季读书会词条梳理志愿者LJR.json编撰,未经专家审核,带来阅读不便,请见谅。
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