提出轻量化机器学习框架

日前，复旦大学林伟教授、朱群喜博士研究团队提出了一种基于格兰杰因果和储备池计算的轻量化机器学习框架，旨在高效且稳健地揭示系统高阶相互作用，并利用这些高阶结构信息进行精准动力学预测。这一研究成果发表于《自然通讯》杂志。国际知名学术网站techxplore.com专文推送了该研究的介绍。