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Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and Besov Spaces
要約 $\Omega = [0,1]^d$ を $\mathbb{R}^d$ の … 続きを読む
Fast Machine Learning Method with Vector Embedding on Orthonormal Basis and Spectral Transform
要約 この論文では、正規直交ベースのベクトル埋め込み (VEOB) とスペクトル … 続きを読む
Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems
要約 コープマン演算子は非線形力学システムを線形化し、そのスペクトル情報を非常に … 続きを読む
Neural Control of Parametric Solutions for High-dimensional Evolution PDEs
要約 私たちは、進化偏微分方程式 (PDE) の解演算子を近似するための新しい計 … 続きを読む
Fine-Tune Language Models as Multi-Modal Differential Equation Solvers
要約 科学機械学習の成長分野において、インコンテキスト演算子学習は、重み更新を行 … 続きを読む
Optimal Deep Neural Network Approximation for Korobov Functions with respect to Sobolev Norms
要約 この論文では、コロボフ関数に適用した場合のディープ ニューラル ネットワー … 続きを読む
A graph convolutional autoencoder approach to model order reduction for parametrized PDEs
要約 本研究では、グラフ畳み込みオートエンコーダ (GCA-ROM) に基づく非 … 続きを読む
PINNs error estimates for nonlinear equations in $\mathbb{R}$-smooth Banach spaces
要約 この論文では、PINN の誤差推定を許容する PDE のクラスを演算子形式 … 続きを読む
Spatial Process Approximations: Assessing Their Necessity
要約 空間統計と機械学習では、カーネル行列は、予測、分類、最尤推定において極めて … 続きを読む