cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Using Parametric PINNs for Predicting Internal and External Turbulent Flows

要約 2 方程式渦粘性モデルを採用した数値流体力学 (CFD) ソルバーは、レイ … 続きを読む

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DL-Polycube: Deep learning enhanced polycube method for high-quality hexahedral mesh generation and volumetric spline construction

要約 この論文では、深層学習とポリキューブ法 (DL-Polycube) を統合 … 続きを読む

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Learning to Control the Smoothness of Graph Convolutional Network Features

要約 Oono とスズキ [ICLR、2020] および Cai と Wang … 続きを読む

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Low-Rank Adversarial PGD Attack

要約 ディープ ニューラル ネットワーク モデルに対する敵対的攻撃は急速に発展し … 続きを読む

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Generative Neural Reparameterization for Differentiable PDE-constrained Optimization

要約 偏微分方程式 (PDE) 制約付き最適化は、PDE によって支配されるシス … 続きを読む

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An End-to-End Deep Learning Method for Solving Nonlocal Allen-Cahn and Cahn-Hilliard Phase-Field Models

要約 非局所的な Allen-Cahn (AC) および Cahn-Hillia … 続きを読む

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A tutorial on automatic differentiation with complex numbers

要約 自動微分はどこにでもありますが、’$\mathbb{C}^d$ … 続きを読む

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Rapid Grassmannian Averaging with Chebyshev Polynomials

要約 我々は、集中設定と分散設定の両方でグラスマン多様体上の点の集合を効率的に平 … 続きを読む

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Semi-Supervised Manifold Learning with Complexity Decoupled Chart Autoencoders

要約 オートエンコーディングは表現学習においてよく使われる手法である。従来のオー … 続きを読む

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How Discrete and Continuous Diffusion Meet: Comprehensive Analysis of Discrete Diffusion Models via a Stochastic Integral Framework

要約 離散拡散モデルは、複雑な分布を扱いやすいサンプリングと推論でモデル化できる … 続きを読む

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