cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Nonlinear model reduction for operator learning

要約 演算子学習は、無限次元関数空間間のマッピングを近似する方法を提供します。 … 続きを読む

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Improving the Adaptive Moment Estimation (ADAM) stochastic optimizer through an Implicit-Explicit (IMEX) time-stepping approach

要約 Adam オプティマイザーは、ニューラル ネットワーク トレーニングの機械 … 続きを読む

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Sparse Implementation of Versatile Graph-Informed Layers

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ構造データに関する … 続きを読む

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A Data-driven Approach for Rapid Detection of Aeroelastic Modes from Flutter Flight Test Based on Limited Sensor Measurements

要約 フラッター飛行試験では、航空機の揚力面に人工的な励起を加えることにより、機 … 続きを読む

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A physics-informed neural network method for the approximation of slow invariant manifolds for the general class of stiff systems of ODEs

要約 我々は、ODE の高速/低速動的システムの最も一般的なクラスに対する低速不 … 続きを読む

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Deep Regularized Compound Gaussian Network for Solving Linear Inverse Problems

要約 事前の情報を逆問題に組み込む。 最大事後推定による方法は、ロバストな逆問題 … 続きを読む

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Zero Coordinate Shift: Whetted Automatic Differentiation for Physics-informed Operator Learning

要約 自動微分 (AD) は、物理学に基づいた機械学習における重要なステップであ … 続きを読む

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Randomized Kaczmarz in Adversarial Distributed Setting

要約 敵対的なワーカーや破損したワーカーの存在に対して堅牢な大規模な分散手法を開 … 続きを読む

カテゴリー: 65F10, 65F20, 65K10, cs.CR, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Randomized Kaczmarz in Adversarial Distributed Setting はコメントを受け付けていません

Efficient first-order algorithms for large-scale, non-smooth maximum entropy models with application to wildfire science

要約 最大エントロピー (Maxent) モデルは、最大エントロピー原理を使用し … 続きを読む

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Cooperative data-driven modeling

要約 機械学におけるデータ駆動型モデリングは、最近の機械学習、特に人工ニューラル … 続きを読む

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