「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Consistent machine learning for topology optimization with microstructure-dependent neural network material models

投稿日: 2024年8月28日 作成者: jarxiv

要約 積層造形法とトポロジーの最適化により、空間的に変化する材料の微細構造を制御 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, cs.NA, math.NA | Consistent machine learning for topology optimization with microstructure-dependent neural network material models はコメントを受け付けていません

On latent dynamics learning in nonlinear reduced order modeling

投稿日: 2024年8月28日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、パラメータ化された非線形時間依存偏微分方程式の低次数モデリン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | On latent dynamics learning in nonlinear reduced order modeling はコメントを受け付けていません

Symmetry & Critical Points

投稿日: 2024年8月27日 作成者: jarxiv

要約 不変関数の臨界点は対称である場合とそうでない場合があります。 しかし、対称 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, stat.ML | Symmetry & Critical Points はコメントを受け付けていません

Model Parallel Training and Transfer Learning for Convolutional Neural Networks by Domain Decomposition

投稿日: 2024年8月27日 作成者: jarxiv

要約 ディープ畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、幅広い画像処理ア … 続きを読む →

カテゴリー: 65N55, 68T07, 68W10, 68W15, cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA | Model Parallel Training and Transfer Learning for Convolutional Neural Networks by Domain Decomposition はコメントを受け付けていません

Constrained or Unconstrained? Neural-Network-Based Equation Discovery from Data

投稿日: 2024年8月26日 作成者: jarxiv

要約 多くの分野において、専門家はシステムをモデル化するために微分方程式に頼るこ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Constrained or Unconstrained? Neural-Network-Based Equation Discovery from Data はコメントを受け付けていません

Multilevel CNNs for Parametric PDEs based on Adaptive Finite Elements

投稿日: 2024年8月21日 作成者: jarxiv

要約 高次元のパラメータ依存偏微分方程式のマルチレベル特性を活用し、パラメータか … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Multilevel CNNs for Parametric PDEs based on Adaptive Finite Elements はコメントを受け付けていません

Approximation Rates for Shallow ReLU$^k$ Neural Networks on Sobolev Spaces via the Radon Transform

投稿日: 2024年8月21日 作成者: jarxiv

要約 $\Omega\subset \mathbb{R}^d$ を有界領域としま … 続きを読む →

カテゴリー: 41A25, 41A30, 62M45, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Approximation Rates for Shallow ReLU$^k$ Neural Networks on Sobolev Spaces via the Radon Transform はコメントを受け付けていません

A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning

投稿日: 2024年8月20日 作成者: jarxiv

要約 対称性は自然界全体に存在し、物理学と機械学習においてますます中心的な役割を … 続きを読む →

カテゴリー: 15B30, 22E15, 22E70, 47D03, 54H15, 57S99, 5808, 58D19, 58K70, 65F55, 68Q32, 68T07, 70G65, 70H33, 90C25, cs.LG, cs.NA, math.DG, math.NA | A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning はコメントを受け付けていません

InVAErt networks for amortized inference and identifiability analysis of lumped parameter hemodynamic models

投稿日: 2024年8月16日 作成者: jarxiv

要約 電子健康記録 (EHR) から心臓血管モデルのパラメーターを推定することは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG, cs.NA, math.NA | InVAErt networks for amortized inference and identifiability analysis of lumped parameter hemodynamic models はコメントを受け付けていません

Generalization capabilities of MeshGraphNets to unseen geometries for fluid dynamics

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、MeshGraphNets (MGN) の一般化機能を調査し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn | Generalization capabilities of MeshGraphNets to unseen geometries for fluid dynamics はコメントを受け付けていません