neuro-ode：具有Pytorch神经常微分方程实现的Jupyter笔记本

神经常微分方程的元解法 使用参数化求解器实现鲁棒的神经ODE。 大意 每个具有s级且为p阶的Runge-Kutta（RK）求解器均由一个系数表（ Butcher tableau ）定义。 对于s=p=2 ， s=p=3和s=p=4 ，表中的所有系数都可以使用不超过两个变量的参数设置[1]。 通常，在神经ODE训练期间，使用具有固定Butcher表的RK解算器，并且仅训练右侧（RHS）功能。 我们建议使用RK解算器的整个参数族来提高神经ODE的鲁棒性。 要求 pytorch == 1.7 顶点== 0.1（用于训练） 例子 对于CIFAR-10和MNIST演示，请检查examples文件夹。 元求解器制度 在笔记本examples/cifar10/Evaluate model.ipynb我们展示了如何使用不同类型的Meta Solver机制（即： 单机版 解算器切换/平滑 求解器集成