Buchumschlag

Pretraining a Neural Operator in Lower Dimensions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hemmasian, AmirPouya, Farimani, Amir Barati
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Strategies for Pretraining Neural Operators
von: Zhou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-scale Time-stepping of Partial Differential Equations with Transformers
von: Hemmasian, AmirPouya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Coupled Diffusion-Encoder Models for Reconstruction of Flow Fields
von: Hemmasian, AmirPouya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Surrogate Modeling of Melt Pool Thermal Field using Deep Learning
von: Hemmasian, AmirPouya, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Pretraining Strategy for Neural Potentials
von: Zhang, Zehua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FaultFormer: Pretraining Transformers for Adaptable Bearing Fault Classification
von: Zhou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hamiltonian Neural PDE Solvers through Functional Approximation
von: Zhou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Change, Not States: An Alternate Framework for Neural PDE Surrogates
von: Zhou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BlastOFormer: Attention and Neural Operator Deep Learning Methods for Explosive Blast Prediction
von: Graves, Reid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VITaL Pretraining: Visuo-Tactile Pretraining for Tactile and Non-Tactile Manipulation Policies
von: George, Abraham, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Neural Operators through Diffusion Last Layer
von: Park, Sungwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Zero-Shot Uncertainty Quantification using Diffusion Probabilistic Models
von: Shu, Dule, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Masked Autoencoders are PDE Learners
von: Zhou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AdditiveLLM: Large Language Models Predict Defects in Additive Manufacturing
von: Pak, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AdditiveLLM2: A Multi-modal Large Language Model for Additive Manufacturing
von: Pak, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LinkD: AutoRegressive Diffusion Model for Mechanical Linkage Synthesis
von: Jadhav, Yayati, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Airfoil Diffusion: Denoising Diffusion Model For Conditional Airfoil Generation
von: Graves, Reid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explain Like I'm Five: Using LLMs to Improve PDE Surrogate Models with Text
von: Lorsung, Cooper, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Natural Language to Materials Discovery:The Materials Knowledge Navigation Agent
von: Zhuang, Genmao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discovery of Spatter Constitutive Models in Additive Manufacturing Using Machine Learning
von: Ajenifujah, Olabode T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Model Agent as a Mechanical Designer
von: Jadhav, Yayati, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Latent Neural PDE Solver using Flow Matching
von: Li, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations
von: Lorsung, Cooper, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BAPULM: Binding Affinity Prediction using Language Models
von: Meda, Radheesh Sharma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Peptide-GPT: Generative Design of Peptides using Generative Pre-trained Transformers and Bio-informatic Supervision
von: Shah, Aayush, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable Data-driven Modeling of Adsorption Energy in Heterogeneous Catalysis
von: Vinchurkar, Tirtha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RheOFormer: A generative transformer model for simulation of complex fluids and flows
von: Saberi, Maedeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physics Informed Token Transformer for Solving Partial Differential Equations
von: Lorsung, Cooper, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Agentic Additive Manufacturing Alloy Evaluation
von: Pak, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NANOGPT: A Query-Driven Large Language Model Retrieval-Augmented Generation System for Nanotechnology Research
von: Chandrasekhar, Achuth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-3D Print: Large Language Models To Monitor and Control 3D Printing
von: Jadhav, Yayati, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Image2Gcode: Image-to-G-code Generation for Additive Manufacturing Using Diffusion-Transformer Model
von: Wang, Ziyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Smooth Dynamic Cutoffs for Machine Learning Interatomic Potentials
von: Han, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inpainting Computational Fluid Dynamics with Deep Learning
von: Shu, Dule, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AlloyBERT: Alloy Property Prediction with Large Language Models
von: Chaudhari, Akshat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Query2CAD: Generating CAD models using natural language queries
von: Badagabettu, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Peptide: Multimodality Leveraged Language-Graph Learning of Peptide Properties
von: Badrinarayanan, Srivathsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SNIP: Bridging Mathematical Symbolic and Numeric Realms with Unified Pre-training
von: Meidani, Kazem, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Integrating Multi-Physics Simulations and Machine Learning to Define the Spatter Mechanism and Process Window in Laser Powder Bed Fusion
von: Ajenifujah, Olabode T., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reframing Generative Models for Physical Systems using Stochastic Interpolants
von: Zhou, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2025)