Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Liu, Chaoyu, Qiao, Zhonghua, Li, Chao, Schönlieb, Carola-Bibiane |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
von: Lauga, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lauga, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Network Trainability via Persistent Subspace Orthogonality
von: Massucco, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Massucco, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Expressivity of Bi-Lipschitz Normalizing Flows: A Score-Based Diffusion Perspective
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data-driven approaches to inverse problems
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inverse Evolution Data Augmentation for Neural PDE Solvers
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Level Monte Carlo Training of Neural Operators
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Christoffel-DPS: Optimal sensor placement in diffusion posterior sampling for arbitrary distributions
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Approximation theory for 1-Lipschitz ResNets
von: Murari, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Murari, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SpectraKAN: Conditioning Spectral Operators
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential Equations
von: Bryutkin, Andrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bryutkin, Andrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CATO: Charted Attention for Neural PDE Operators
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PDE Solvers Should Be Local: Fast, Stable Rollouts with Learned Local Stencils
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mamba Neural Operator: Who Wins? Transformers vs. State-Space Models for PDEs
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Chun-Wun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lie Algebra Canonicalization: Equivariant Neural Operators under arbitrary Lie Groups
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep NURBS -- Admissible Physics-informed Neural Networks
von: Saidaoui, Hamed, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Saidaoui, Hamed, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Lattice-based Deep Neural Networks: Regularity and Tailored Regularization
von: Keller, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Keller, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
G-Adaptivity: optimised graph-based mesh relocation for finite element methods
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Block Proximal Linearised Minimisation Algorithm for Non-convex Inverse Problems
von: Huang, Chaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Chaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Physics Informed Neural Networks for Linear Inverse problems
von: Mohammad-Djafari, Ali
Veröffentlicht: (2025)
von: Mohammad-Djafari, Ali
Veröffentlicht: (2025)
PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive Networks
von: Wang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-informed Discretization-independent Deep Compositional Operator Network
von: Zhong, Weiheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Weiheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative Unordered Flow for Set-Structured Data Generation
von: Li, Yangming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yangming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving Forward and Inverse Problems of Contact Mechanics using Physics-Informed Neural Networks
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provable Emergence of Deep Neural Collapse and Low-Rank Bias in $L^2$-Regularized Nonlinear Networks
von: Zangrando, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zangrando, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Proximal Langevin Sampling With Inexact Proximal Mapping
von: Ehrhardt, Matthias J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ehrhardt, Matthias J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Solving the Wide-band Inverse Scattering Problem via Equivariant Neural Networks
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Convergence of Stochastic Gradient Methods for Wide Two-Layer Physics-Informed Neural Networks
von: Jin, Bangti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Bangti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quasi-Random Physics-informed Neural Networks
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometric Layer-wise Approximation Rates for Deep Networks
von: Zhang, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Examining the robustness of Physics-Informed Neural Networks to noise for Inverse Problems
von: Jekic, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jekic, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learned Finite Element-based Regularization of the Inverse Problem in Electrocardiographic Imaging
von: Haas, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Haas, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Preconditioning for Physics-Informed Neural Networks
von: Liu, Songming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Songming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parameterized Physics-informed Neural Networks for Parameterized PDEs
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cho, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Conjugate Flows: Physics-informed architectures with flow structure
von: Bizzi, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bizzi, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Muon is Not That Special: Random or Inverted Spectra Work Just as Well
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Invertible ResNets for Inverse Imaging Problems: Competitive Performance with Provable Regularization Properties
von: Arndt, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arndt, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
von: Lauga, William, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Deep Network Trainability via Persistent Subspace Orthogonality
von: Massucco, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Expressivity of Bi-Lipschitz Normalizing Flows: A Score-Based Diffusion Perspective
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Data-driven approaches to inverse problems
von: Schönlieb, Carola-Bibiane, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Inverse Evolution Data Augmentation for Neural PDE Solvers
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)