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Parametric model reduction of mean-field and stochastic systems via higher-order action matching
要約 この研究の目的は、確率論的効果と平均場効果を特徴とし、物理パラメータに依存 … 続きを読む
Super Gradient Descent: Global Optimization requires Global Gradient
要約 大域的最小化は最適化、特に機械学習における基本的な課題であり、関数の大域的 … 続きを読む
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
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
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
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
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
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
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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
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