Neural Ordinary Differential Equations

Esta fuente explica las Neural ODEs (NODEs), una arquitectura avanzada de aprendizaje automático diseñada para modelar sistemas dinámicos mediante ecuaciones diferenciales ordinarias. A diferencia de las redes residuales tradicionales que operan en pasos de tiempo discretos, las NODEs representan el sistema de forma continua, permitiendo el uso de integradores numéricos sofisticados para obtener mayor precisión. Esta flexibilidad facilita el procesamiento de datos espaciados irregularmente y la incorporación de principios físicos, como la conservación de energía, mediante estructuras hamiltonianas o lagrangianas. El autor destaca que la red aprende el campo vectorial subyacente, optimizando sus parámetros mediante una técnica matemática llamada método adjunto que aprovecha la diferenciación automática. Finalmente, se presenta a las NODEs como una herramienta potente que mejora la robustez frente al ruido y puede combinarse con otros métodos para generar modelos más interpretables