cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics

要約 科学技術コンピューティングの最前線では、ディープ ラーニング (DL)、つ … 続きを読む

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Continuum Attention for Neural Operators

要約 トランスフォーマー、特にアテンション メカニズムは、機械学習において広く普 … 続きを読む

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A Guide to Stochastic Optimisation for Large-Scale Inverse Problems

要約 確率的最適化アルゴリズムは、大量のデータを使用した機械学習の事実上の標準で … 続きを読む

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Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information

要約 偏微分方程式 (PDE) を使用して現実世界の問題をモデル化することは、科 … 続きを読む

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Subhomogeneous Deep Equilibrium Models

要約 暗黙的深度ニューラル ネットワークは、近年、さまざまなアプリケーションにお … 続きを読む

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Error Feedback Can Accurately Compress Preconditioners

要約 ディープ ネットワークの規模での損失に関する 2 次情報を活用することは、 … 続きを読む

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Solving Poisson Equations using Neural Walk-on-Spheres

要約 我々は、高次元ポアソン方程式を効率的に解くための新しいニューラル PDE … 続きを読む

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Weak Generative Sampler to Efficiently Sample Invariant Distribution of Stochastic Differential Equation

要約 Ito 拡散プロセスから不変分布をサンプリングすることは、確率的シミュレー … 続きを読む

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Reducing the cost of posterior sampling in linear inverse problems via task-dependent score learning

要約 スコアベースの拡散モデル (SDM) は、さまざまなベイジアン逆問題で事後 … 続きを読む

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Taming Score-Based Diffusion Priors for Infinite-Dimensional Nonlinear Inverse Problems

要約 この研究では、関数空間でベイジアン逆問題を解決できるサンプリング手法を導入 … 続きを読む

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