「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Lyapunov weights to convey the meaning of time in physics-informed neural networks

投稿日: 2024年8月1日 作成者: jarxiv

要約 時間は他の次元とは異なります。 Physics-Informed Neur … 続きを読む →

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Improving PINNs By Algebraic Inclusion of Boundary and Initial Conditions

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 「AI for Science」は、AI 技術を使用して基本的な科学的問題 … 続きを読む →

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Neural networks for bifurcation and linear stability analysis of steady states in partial differential equations

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、非線形偏微分方程式 (PDE) を解くためのニューラル ネッ … 続きを読む →

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Learning reduced-order Quadratic-Linear models in Process Engineering using Operator Inference

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、プロセス エンジニアリングにおける動的システムを効率的にモデ … 続きを読む →

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Local Binary Pattern(LBP) Optimization for Feature Extraction

投稿日: 2024年7月29日 作成者: jarxiv

要約 画像データの急速な増加により、画像分類、画像セグメンテーション、パターン認 … 続きを読む →

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Wasserstein approximation schemes based on Voronoi partitions

投稿日: 2024年7月26日 作成者: jarxiv

要約 から導出されたボロノイ領域でコンパクトにサポートされる一般測度近似を使用し … 続きを読む →

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Efficient Image Denoising by Low-Rank Singular Vector Approximations of Geodesics’ Gramian Matrix

投稿日: 2024年7月19日 作成者: jarxiv

要約 洗練されたカメラの出現により、高品質の画像を撮影したいという欲求が非常に大 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T10, 68U10, 94A08, cs.CV, cs.NA, eess.IV, I.4.3, math.NA | Efficient Image Denoising by Low-Rank Singular Vector Approximations of Geodesics’ Gramian Matrix はコメントを受け付けていません

Deep Learning without Global Optimization by Random Fourier Neural Networks

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 ランダムな複雑な指数関数的活性化関数を利用する、さまざまなディープ ニュー … 続きを読む →

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Characteristic Learning for Provable One Step Generation

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 我々は、敵対的生成ネットワーク (GAN) におけるサンプリングの効率とフ … 続きを読む →

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Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations

投稿日: 2024年7月16日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) は、損失関数を通じ … 続きを読む →

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