Forschung
arXiv – cs.LG
<h1>Neues Transfer‑Learning-Verfahren für RNNs nutzt Zeitdehnung</h1> <p>In der Modellierung physikalischer Prozesse spielt die Zeitentwicklung eine zentrale Rolle. Durch die Technik der Zeitdehnung, also einer Skalierung der Zeitachse, lässt sich ein Modell an unterschiedliche Umweltbedingungen anpassen, ohne die zugrunde liegende Dynamik zu verändern.</p> <p>Die vorgestellte Arbeit erweitert dieses Konzept um ein Transfer‑Learning-Verfahren für rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs). Für eine Klasse linear
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