A Library for Learning Neural Operators

要約

オペレーター学習用のオープンソースPythonライブラリであるNeuraloperatorを紹介します。
ニューラルオペレーターは、有限次元のユークリッド空間ではなく、機能空間間のマップにニューラルネットワークを一般化します。
それらは、さまざまな離散化で与えられた入力および出力関数で訓練および推測することができ、離散化収束特性を満たすことができます。
Pytorchの上に構築されたNeuraloperatorは、高品質のテスト済みのオープンソースパッケージで、ニューラルオペレーターモデルをトレーニングおよび展開するためのすべてのツールを提供します。
最先端のモデルとカスタマイズ可能性を、穏やかな学習曲線と新人向けのシンプルなユーザーインターフェイスを組み合わせています。

要約(オリジナル)

We present NeuralOperator, an open-source Python library for operator learning. Neural operators generalize neural networks to maps between function spaces instead of finite-dimensional Euclidean spaces. They can be trained and inferenced on input and output functions given at various discretizations, satisfying a discretization convergence properties. Built on top of PyTorch, NeuralOperator provides all the tools for training and deploying neural operator models, as well as developing new ones, in a high-quality, tested, open-source package. It combines cutting-edge models and customizability with a gentle learning curve and simple user interface for newcomers.

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