DEQ steht für Differentiable Equations, was übersetzt „differenzierbare Gleichungen“ bedeutet. Es handelt sich um ein mathematisches Konzept, das in der Differentialgleichungstheorie und im maschinellen Lernen Anwendung findet.
Differentialgleichungen beschreiben die Beziehung zwischen einer Funktion und ihren Ableitungen. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Modellierung von Phänomenen in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen. Traditionell werden Differentialgleichungen mit analytischen Methoden oder numerischen Verfahren gelöst.
Der Ansatz der differentiierbaren Gleichungen (DEQ) zielt darauf ab, Differentialgleichungen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken zu lösen. Statt analytisch exakte Lösungen zu finden oder numerische Iterationen durchzuführen, verwenden DEQs neuronale Netzwerke, um die Lösung einer Differentialgleichung zu approximieren.
Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, bei denen die Eingabe eine feste Größe hat und die Ausgabe berechnet wird, können DEQs Eingabe und Ausgabe beliebig lang sein. Dies ermöglicht die Verarbeitung von Datenstrukturen wie Sequenzen oder Graphen.
Die Idee hinter DEQs besteht darin, die Differentialgleichung als eine Fixpunktgleichung zu formulieren. Statt die Lösung explizit zu berechnen, wird ein Fixpunkt des neuronalen Netzwerks gefunden, der der Lösung der Differentialgleichung entspricht. Dieser Fixpunkt wird in der Regel mit Hilfe von iterativen Verfahren oder Optimierungsmethoden gefunden.
DEQs bieten mehr Flexibilität bei der Modellierung von dynamischen Systemen, da sie es ermöglichen, komplexere Zusammenhänge zu erfassen und Abhängigkeiten über die Zeit hinweg zu modellieren. Sie werden in verschiedenen Bereichen angewendet, wie z.B. in der Bildverarbeitung, der Sprachverarbeitung, der Physiksimulation und anderen Bereichen des maschinellen Lernens, in denen dynamische Prozesse modelliert werden müssen.