cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Full error analysis of the random deep splitting method for nonlinear parabolic PDEs and PIDEs with infinite activity

要約 この論文では、高次元の非線形放物線偏微分方程式とジャンプのある PIDE … 続きを読む

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Random Alloy Codes and the Fundamental Limits of Coded Distributed Tensors

要約 テンソルは分散における基本的な操作であり、一般に大規模なデータセットの複数 … 続きを読む

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Approximation properties relative to continuous scale space for hybrid discretizations of Gaussian derivative operators

要約 この論文では、正規化されたサンプリング ガウス カーネルまたは統合ガウス … 続きを読む

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On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural networks with a focus on defeating the Runge phenomenon

要約 本論文では、構造がニューロンの数と種類によって決定されるように、フィードフ … 続きを読む

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GPLaSDI: Gaussian Process-based Interpretable Latent Space Dynamics Identification through Deep Autoencoder

要約 偏微分方程式(PDE)を数値的に解くことは困難であり、計算コストがかかりま … 続きを読む

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Discretization Error of Fourier Neural Operators

要約 オペレータ学習は機械学習の一種で、データから関数空間間の写像を近似するよう … 続きを読む

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Neural Operator: Learning Maps Between Function Spaces

要約 古典的なニューラルネットワークの開発は、主に有限次元ユークリッド空間や有限 … 続きを読む

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Fourier Neural Operator with Learned Deformations for PDEs on General Geometries

要約 深層学習サロゲート モデルは、偏微分方程式 (PDE) を解く上で有望であ … 続きを読む

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Volume-Preserving Transformers for Learning Time Series Data with Structure

要約 過去数年間のニューラル ネットワーク研究における多くの傾向のうちの 2 つ … 続きを読む

カテゴリー: 37M15, 65D30, 65P10, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Volume-Preserving Transformers for Learning Time Series Data with Structure はコメントを受け付けていません

Orthonormal Expansions for Translation-Invariant Kernels

要約 $\mathscr{L}_2(\mathbb{R})$ の正規直交基底から … 続きを読む

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