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CoRe Optimizer: An All-in-One Solution for Machine Learning
要約 最適化アルゴリズムとそのハイパーパラメータは、機械学習アプリケーションにお … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention
要約 科学的機械学習 (SciML) は、偏微分方程式 (PDE) によって支配 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention はコメントを受け付けていません
A Neural Network Warm-Start Approach for the Inverse Acoustic Obstacle Scattering Problem
要約 音の柔らかい星形の障害物に対する逆音響障害物問題を二次元で考察します。障害 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Accurate deep learning sub-grid scale models for large eddy simulations
要約 ラージ渦シミュレーション (LES) の目的で開発されたサブグリッド スケ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
Accurate deep learning sub-grid scale models for large eddy simulations はコメントを受け付けていません
Automatic Differentiation for Inverse Problems with Applications in Quantum Transport
要約 逆量子輸送問題に対して、ニューラル ソルバーと量子送信境界モデルの微分可能 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph
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Assessment of Reinforcement Learning Algorithms for Nuclear Power Plant Fuel Optimization
要約 核燃料装填パターンの最適化問題は、大規模な組み合わせ最適化のクラスに属しま … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Solving higher-order Lane-Emden-Fowler type equations using physics-informed neural networks: benchmark tests comparing soft and hard constraints
要約 この論文では、高次の常微分方程式 (ODE) を解くことを目的として、物理 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.SR, cs.LG, physics.comp-ph
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$Φ$-DVAE: Physics-Informed Dynamical Variational Autoencoders for Unstructured Data Assimilation
要約 非構造化データを物理モデルに組み込むことは、データ同化において浮上している … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.CO, stat.ML
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Generative adversarial networks for data-scarce spectral applications
要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、生成人工知能の分野で最も堅牢で汎用 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.other, cs.LG, physics.comp-ph, physics.optics
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Auxiliary-Tasks Learning for Physics-Informed Neural Network-Based Partial Differential Equations Solving
要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) は、偏微分方程式 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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