Conceitos essenciais
오퍼레이터 학습은 파라메트릭 복잡성의 저주에 영향을 받습니다.
Resumo
오퍼레이터 학습은 뉴럴 네트워크를 사용하여 함수 공간 간의 매핑을 근사하는 복잡한 작업입니다.
논문은 오퍼레이터 학습의 복잡성에 대한 이론적인 한계를 밝히고, 해결책을 제시합니다.
논문은 뉴럴 네트워크를 사용한 PCA-Net, DeepONet, FNO와 같은 오퍼레이터 아키텍처를 분석합니다.
오퍼레이터 학습의 파라메트릭 복잡성을 극복하기 위한 새로운 아키텍처인 HJ-Net을 소개합니다.
Estatísticas
오퍼레이터 학습은 뉴럴 네트워크를 사용하여 함수 간의 매핑을 근사합니다.
PCA-Net, DeepONet 및 FNO와 같은 다양한 뉴럴 오퍼레이터에 적용됩니다.
Citações
"오퍼레이터 학습은 뉴럴 네트워크를 사용하여 함수 간의 매핑을 근사하는 복잡한 작업입니다."
"파라메트릭 복잡성의 저주를 극복하기 위해 새로운 HJ-Net 아키텍처가 소개되었습니다."