小样本下的数据驱动建模：基于神经常微分方程｜周四直播·复杂系统自动建模读书会第二季

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导语 面向物理的数据驱动建模面临着不同于大多领域的独特挑战，难以采用流行的“大数据+大模型”范式。这一挑战存在两个原因，一是物理数据没有互联网级的积累；二是复杂物理系统构造单个数据的成本远超语料、图像的采集成本。因此必须开发不依赖于大数据集的人工智能方法，去处理和分析物理系统的数据，提高预测准确性，从而在数据稀缺的情况下挖掘深层次的物理规律，推动科学研究的进展。 「复杂系统自动建模」读书会第二季 第 四期将由浙江大学百人计划研究员李樵风分享，将以神经常微分方程为基础，从可解释性、泛化性、鲁棒性三个递进层次，介绍如何开发小数据集下的人工智能建模方法。读书会将于9月 26日（本周四）20:00-22:00进行，欢迎感兴趣的朋友参与讨论交流！ 分享内容简介 本次分享将围绕小样本下的数据驱动建模 ………………………………