Effizientes Lernen von Operatoren zur Lösung partieller Differentialgleichungen auf unbegrenzten Gebieten
Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass eine datenbasierte Operatorlernmethode entwickelt wurde, um effizient partielle Differentialgleichungen, einschließlich nichtlinearer Fälle, auf unbegrenzten Gebieten zu lösen.
Effiziente Nutzung von Interpolationsmodellen und Fehlerschranken für verifizierbare wissenschaftliche Maschinelles Lernen
In dieser Arbeit wird ein Ansatz für verifizierbare wissenschaftliche Maschinelles Lernen-Workflows vorgestellt, der Interpolationsmethoden und deren Fehlerschranken nutzt, um die Korrektheit und Anwendbarkeit von Vorhersagemodellen zu überprüfen.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: PETScML - Lösungsverfahren zweiter Ordnung für das Training von Regressionsaufgaben in Scientific Machine Learning
PETScML ist ein leichtgewichtiges Softwareframework, das neuronale Netze mit konventionellen Lösungsverfahren für unrestringierte Optimierung verbindet, um die Generalisierungsfehler bei Regressionsaufgaben in Scientific Machine Learning-Anwendungen zu verbessern.
Multifidelitätslineare Regression für das wissenschaftliche maschinelle Lernen aus spärlichen Daten
Eine neue Methode der Multifidelitätslinearregression, die niedrigere Varianz und robustere Vorhersagen aus spärlichen Daten ermöglicht, indem sie Daten unterschiedlicher Genauigkeiten und Kosten kombiniert.
Multifidelitätslineare Regression für das wissenschaftliche maschinelle Lernen aus spärlichen Daten
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Wissenschaftliches maschinelles Lernen für Abschlussmodelle in Multiskalenproblemen: Eine Überprüfung
Wissenschaftliches maschinelles Lernen bietet Lösungen für Abschlussprobleme in Multiskalenmodellen.
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