math.NA」カテゴリーアーカイブ

Application of Sensitivity Analysis Methods for Studying Neural Network Models

要約 この研究は、入力データの摂動に対するニューラルネットワークの感度を分析し、 … 続きを読む

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Kolmogorov-Arnold Networks: Approximation and Learning Guarantees for Functions and their Derivatives

要約 Kolmogorov-Arnoldの重ね合わせ定理に触発されたKolmog … 続きを読む

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On the Convergence of Irregular Sampling in Reproducing Kernel Hilbert Spaces

要約 Kernel Hilbertスペース(RKH)の再現における機能のサンプリ … 続きを読む

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RL-PINNs: Reinforcement Learning-Driven Adaptive Sampling for Efficient Training of PINNs

要約 物理学に基づいたニューラルネットワーク(PINN)は、部分微分方程式(PD … 続きを読む

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Predicting Wave Dynamics using Deep Learning with Multistep Integration Inspired Attention and Physics-Based Loss Decomposition

要約 この論文では、流体媒体における波動伝播のデータ駆動型予測のための物理ベース … 続きを読む

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Sidecar: A Structure-Preserving Framework for Solving Partial Differential Equations with Neural Networks

要約 神経ネットワーク(NNS)を使用して部分微分方程式(PDE)を解くことは、 … 続きを読む

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DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations

要約 方程式、特に微分方程式は、自然現象を理解し、さまざまな科学および工学分野で … 続きを読む

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Slicing the Gaussian Mixture Wasserstein Distance

要約 ガウス混合モデル(GMM)は、クラスタリング、分類、画像再構成、生成モデリ … 続きを読む

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Dimension reduction for derivative-informed operator learning: An analysis of approximation errors

要約 私たちは、ニューラルネットワークによる無限次元分離可能なヒルベルト空間間の … 続きを読む

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Pychop: Emulating Low-Precision Arithmetic in Numerical Methods and Neural Networks

要約 計算科学における低精度の算術に対する需要の高まりに動機付けられているため、 … 続きを読む

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