Keskeiset käsitteet
スペクトル法を使用したニューラル積分方程式の効果的なフレームワークを紹介し、高い補間精度と計算コストの削減を実現。
Tilastot
オペレーター学習タスクにおける小さなニューラルネットワークGθは大きなモデルと同等の表現力とタスク精度を達成可能。
統合は行列乗算だけであり、計算速度とメモリ拡張性が向上。
Lainaukset
"A small neural network Gθ can achieve comparable expressivity and task accuracy to larger models."
"Integration in this setting consists only of a matrix multiplication, improving computational speed and memory scalability."