-
最近の投稿
- Exploring Modular Mobility: Industry Advancements, Research Trends, and Future Directions on Modular Autonomous Vehicles
- Causal Composition Diffusion Model for Closed-loop Traffic Generation
- DRAL: Deep Reinforcement Adaptive Learning for Multi-UAVs Navigation in Unknown Indoor Environment
- Asynchronous Training of Mixed-Role Human Actors in a Partially-Observable Environment
- LMV-RPA: Large Model Voting-based Robotic Process Automation
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (31450) cs.CL (23788) cs.CR (2442) cs.CV (37795) cs.LG (36318) cs.RO (18381) cs.SY (2817) eess.IV (4541) eess.SY (2811) stat.ML (4821)
「65N99」カテゴリーアーカイブ
Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations
要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) などのニューラル演算子は、関数空間 … 続きを読む
Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations
要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) などのニューラル演算子は、関数空間 … 続きを読む
GAS: A Gaussian Mixture Distribution-Based Adaptive Sampling Method for PINNs
要約 【タイトル】PINNのためのガウス混合分布に基づく適応サンプリング手法であ … 続きを読む
カテゴリー: 65N99, 68T07, cs.LG, physics.comp-ph
GAS: A Gaussian Mixture Distribution-Based Adaptive Sampling Method for PINNs はコメントを受け付けていません