Core Concepts
고차원 문제 해결을 위한 활성 학습을 통한 신경 갈러킨 방법의 효과적인 활용
Abstract
심층 신경망을 사용한 고차원 함수 근사의 정확성
활성 학습을 통한 훈련 데이터 생성
고차원 편미분 방정식의 수치적 해법
시간에 따라 맞춤형 훈련 데이터 수집
신경 갈러킨 방법의 효과적인 특성
다양한 수치 실험 결과와 해석
Stats
심층 신경망은 고차원에서 정확한 함수 근사를 제공함.
수치 실험에서 Neural Galerkin 방법이 다른 해법보다 우수함.
Quotes
"신경 갈러킨 방법은 고차원 문제 해결에 적합하다."
"활성 학습을 통해 새로운 훈련 데이터를 수집하는 것이 중요하다."