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insikt - Maschinelles Lernen Operator-Lernen
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen unter Verwendung von NEON - Neuronalen Epistemischen Operator-Netzwerken
NEON, eine Architektur zur Erzeugung von Vorhersagen mit Unsicherheit unter Verwendung eines einzigen Operator-Netzwerk-Rückgrats, bietet eine um Größenordnungen geringere Anzahl an trainbaren Parametern als tiefe Ensembles mit vergleichbarer Leistung.
Effizientes und kostengünstiges Lernen von Fourier-Neuraloperatoren durch Multi-Auflösungs-Aktives Lernen
Durch die Verwendung von Multi-Auflösungs-Trainingsdaten und einer effektiven Aktiven Lernstrategie kann der Datenbeschaffungsaufwand für das Lernen von Fourier-Neuraloperatoren deutlich reduziert werden, ohne Einbußen bei der Vorhersagegenauigkeit.
Effiziente nichtlineare Modellreduktion für das Erlernen von Operatoren
Eine effiziente Methode zur Kombination von neuronalen Netzen mit Kernel-PCA für das Erlernen von Operatoren, die eine höhere Genauigkeit als bestehende Ansätze wie POD-DeepONet erreicht.
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