neural-tangent-kernel

本文提出基于神经正切核的不确定性量化方法，用于确定性深度学习天气模型，在极端事件期间无需重新训练即可获得更尖锐的自适应预测区间。

本文发展了动力模型分叉附近梯度下降的局部理论，表明状态空间神经正切核坍缩为秩一算子，主导学习动力学，使优化有效低维且可从规范形式预测。