PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive Networks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Sifan, Li, Bowen, Chen, Yuhan, Perdikaris, Paris |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Ensemble learning for Physics Informed Neural Networks: a Gradient Boosting approach
di: Fang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
CFO: Learning Continuous-Time PDE Dynamics via Flow-Matched Neural Operators
di: Hou, Xianglong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hou, Xianglong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient Alignment in Physics-informed Neural Networks: A Second-Order Optimization Perspective
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks
di: Liu, Chaoyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Chaoyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep NURBS -- Admissible Physics-informed Neural Networks
di: Saidaoui, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Saidaoui, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2022)
Physics-informed Discretization-independent Deep Compositional Operator Network
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transport Quasi-Monte Carlo
di: Liu, Sifan
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Sifan
Pubblicazione: (2024)
Antithetic Noise in Diffusion Models
di: Jia, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChebNet: Efficient and Stable Constructions of Deep Neural Networks with Rectified Power Units via Chebyshev Approximations
di: Tang, Shanshan, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Tang, Shanshan, et al.
Pubblicazione: (2019)
Efficient Transformer-Inspired Variants of Physics-Informed Deep Operator Networks
di: Wei, Zhi-Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Zhi-Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Are Deep Learning Based Hybrid PDE Solvers Reliable? Why Training Paradigms and Update Strategies Matter
di: Wu, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeltaPhi: Physical States Residual Learning for Neural Operators in Data-Limited PDE Solving
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Overview on Machine Learning Methods for Partial Differential Equations: from Physics Informed Neural Networks to Deep Operator Learning
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive-Distribution Randomized Neural Networks for PDEs: A Low-Dimensional Distribution-Learning Framework
di: Yang, You, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, You, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Size-Independent Generalization Bounds for Deep Operator Nets
di: Gopalani, Pulkit, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gopalani, Pulkit, et al.
Pubblicazione: (2022)
Exact Gaussian Moment Matching for Residual Networks: a Second-Order Method
di: Kuang, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kuang, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
N-Adaptive Ritz Method: A Neural Network Enriched Partition of Unity for Boundary Value Problems
di: Baek, Jonghyuk, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Baek, Jonghyuk, et al.
Pubblicazione: (2024)
Free-RBF-KAN: Kolmogorov-Arnold Networks with Adaptive Radial Basis Functions for Efficient Function Learning
di: Chiu, Shao-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chiu, Shao-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quasi-Random Physics-informed Neural Networks
di: Yu, Tianchi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Tianchi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Singularity-Encoded Green's Functions with Application to Iterative Methods
di: Sun, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Matrix-Learning Fourier Networks for Parametric Multiphysics Surrogates
di: Li, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Overparameterization of deep ResNet: zero loss and mean-field analysis
di: Ding, Zhiyan, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Ding, Zhiyan, et al.
Pubblicazione: (2021)
Dual-Domain Deep Learning Method to Accelerate Local Basis Functions Computation for Reservoir Simulation in High-Contrast Porous Media
di: Li, Peiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Peiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Parameterized Physics-informed Neural Networks for Parameterized PDEs
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Number Theoretic Accelerated Learning of Physics-Informed Neural Networks
di: Matsubara, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Matsubara, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep Eigenspace Network for Parametric Non-self-adjoint Eigenvalue Problems
di: Li, H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, H., et al.
Pubblicazione: (2025)
Simulating Three-dimensional Turbulence with Physics-informed Neural Networks
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Conjugate Flows: Physics-informed architectures with flow structure
di: Bizzi, Arthur, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bizzi, Arthur, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed reduced order model with conditional neural fields
di: Kim, Minji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Minji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed neural networks for operator equations with stochastic data
di: Escapil-Inchauspé, Paul, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Escapil-Inchauspé, Paul, et al.
Pubblicazione: (2022)
Low-rank adaptive physics-informed HyperDeepONets for solving differential equations
di: Zeudong, Etienne, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeudong, Etienne, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dual-Balancing for Physics-Informed Neural Networks
di: Zhou, Chenhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Chenhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
KKANs: Kurkova-Kolmogorov-Arnold Networks and Their Learning Dynamics
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2024)
PAS-Net: Physics-informed Adaptive Scale Deep Operator Network
di: Mou, Changhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mou, Changhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Smoothness Adaptivity in Constant-Depth Neural Networks: Optimal Rates via Smooth Activations
di: Liu, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-informed sensor coverage through structure preserving machine learning
di: Shaffer, Benjamin David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shaffer, Benjamin David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Deep Learning with Multilevel Trace-class Neural Networks
di: Chada, Neil K., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chada, Neil K., et al.
Pubblicazione: (2022)
A Variational Framework for Residual-Based Adaptivity in Neural PDE Solvers and Operator Learning
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2025)
What do physics-informed DeepONets learn? Understanding and improving training for scientific computing applications
di: Williams, Emily, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Williams, Emily, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Learning for Subspace Regression
di: Fanaskov, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fanaskov, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Ensemble learning for Physics Informed Neural Networks: a Gradient Boosting approach
di: Fang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2023) -
CFO: Learning Continuous-Time PDE Dynamics via Flow-Matched Neural Operators
di: Hou, Xianglong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Gradient Alignment in Physics-informed Neural Networks: A Second-Order Optimization Perspective
di: Wang, Sifan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks
di: Liu, Chaoyu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Deep NURBS -- Admissible Physics-informed Neural Networks
di: Saidaoui, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2022)