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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국산업응용수학회 JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics Vol.28 No.4
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 319 - 324 (6page)
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The behavior of recurrent neural network for the data-driven simulation of noisy dynamical systems is studied by training Long Short-Term Memory Networks (LSTM) on the Mackey-Glass time series with a wide range of noise level. It is found that, as the noise magnitude becomes larger, LSTM learns to depend more on its autonomous dynamics than the noisy input data. As a result, LSTM trained on noisy data becomes less susceptible to perturbations in the data, but has a longer relaxation timescale. On the other hand, when trained on noiseless data, LSTM becomes extremely sensitive to a small perturbation, but is able to quickly adapt to the changes in the input data.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. NUMERICAL EXPERIMENTS
3. CONCLUSIONS
REFERENCES
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