math.NA」カテゴリーアーカイブ

Bounded Simplex-Structured Matrix Factorization: Algorithms, Identifiability and Applications

要約 タイトル:Bounded Simplex-Structured Matri … 続きを読む

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Operator learning with PCA-Net: upper and lower complexity bounds

要約 【タイトル】PCA-Netによるオペレータ学習:上限と下限の複雑度のバウン … 続きを読む

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Machine Learning for Partial Differential Equations

要約 タイトル – 偏微分方程式のための機械学習 要約 &#8211 … 続きを読む

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Approximation bounds for norm constrained neural networks with applications to regression and GANs

要約 タイトル:正則化されたニューラルネットワークによる近似項の境界と、回帰およ … 続きを読む

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Retrospective Motion Correction in Gradient Echo MRI by Explicit Motion Estimation Using Deep CNNs

要約 【タイトル】Deep CNNを用いた明示的なモーション推定による勾配エコー … 続きを読む

カテゴリー: 45Q05, 65R32, 68T07, cs.CV, cs.NA, math.NA | Retrospective Motion Correction in Gradient Echo MRI by Explicit Motion Estimation Using Deep CNNs はコメントを受け付けていません

Invariant preservation in machine learned PDE solvers via error correction

要約 機械学習による偏微分方程式 (PDE) ソルバーは、標準的な数値計算法の信 … 続きを読む

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Invariant preservation in machine learned PDE solvers via error correction

要約 機械学習による偏微分方程式 (PDE) ソルバーは、標準的な数値計算法の信 … 続きを読む

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Diffusion Maps for Group-Invariant Manifolds

要約 この記事では、コンパクト リー群 $K$ の作用下でデータ セットが不変で … 続きを読む

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Neural Network Approximations of PDEs Beyond Linearity: A Representational Perspective

要約 急成長中の一連の研究では、深層ニューラル ネットワークを活用して高次元 P … 続きを読む

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Learning Subgrid-scale Models with Neural Ordinary Differential Equations

要約 ニューラル常微分方程式 (NODE) に基づいて、線の方法とカオス常微分方 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 76M10, cs.CE, cs.LG, cs.NA, math.NA | Learning Subgrid-scale Models with Neural Ordinary Differential Equations はコメントを受け付けていません