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、ニューラル ネットワークを一般化して、有限次元ユークリッド空間ではなく関数空間間でマップします。
これらは、さまざまな離散化で与えられる入力関数と出力関数でトレーニングおよび推論でき、離散化収束特性を満たします。
PyTorch 上に構築された NeuralOperator は、ニューラル オペレーター モデルのトレーニングとデプロイ、および新しいモデルの開発のためのすべてのツールを、高品質でテスト済みのオープンソース パッケージで提供します。
最先端のモデルとカスタマイズ性を、初心者向けの穏やかな学習曲線とシンプルなユーザー インターフェイスと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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