Salvato in:
| Autori principali: | Le, Vu-Anh, Dik, Mehmet |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2411.01763 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Mathematical Analysis of Neural Operator Behaviors
di: Le, Vu-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Le, Vu-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Non-Asymptotic Stability and Consistency Guarantees for Physics-Informed Neural Networks via Coercive Operator Analysis
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
di: Berner, Julius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berner, Julius, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal lower Lipschitz bounds for ReLU layers, saturation, and phase retrieval
di: Freeman, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Freeman, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Harmonic Analysis and the Structure in Data: Augmentation
di: Doerfler, Monika, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Doerfler, Monika, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Kernel-based Stochastic Approximation Framework for Nonlinear Operator Learning
di: Yang, Jia-Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Jia-Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Construction of generalized samplets in Banach spaces
di: Balazs, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Balazs, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
Don't Fix the Basis -- Learn It: Spectral Representation with Adaptive Basis Learning for PDEs
di: Zhao, Xuxiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Xuxiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
PINNs error estimates for nonlinear equations in $\mathbb{R}$-smooth Banach spaces
di: Gao, Jiexing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gao, Jiexing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Universal Approximation of Nonlinear Operators and Their Derivatives
di: de Feo, Filippo
Pubblicazione: (2026)
di: de Feo, Filippo
Pubblicazione: (2026)
Neural operators for solving nonlinear inverse problems
di: Scherzer, Otmar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Scherzer, Otmar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Which Spaces can be Embedded in $L_p$-type Reproducing Kernel Banach Space? A Characterization via Metric Entropy
di: Lu, Yiping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Yiping, et al.
Pubblicazione: (2024)
Approximation Rates in Besov Norms and Sample-Complexity of Kolmogorov-Arnold Networks with Residual Connections
di: Kratsios, Anastasis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kratsios, Anastasis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Algorithms to Assess Site Closure Time Frames for Soil and Groundwater Contamination
di: Le, Vu-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Le, Vu-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Approximation by Certain Complex Nevai Operators : Theory and Applications
di: Majethiya, Priyanka, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Majethiya, Priyanka, et al.
Pubblicazione: (2025)
Band-Limited Equivalence of Convolution Operators and its Application to Filtered Vorticity Dynamics
di: Tsuzuki, Satori
Pubblicazione: (2025)
di: Tsuzuki, Satori
Pubblicazione: (2025)
Learned iterative networks: An operator learning perspective
di: Hauptmann, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hauptmann, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universal Approximation of Operators with Transformers and Neural Integral Operators
di: Zappala, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zappala, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
MODNO: Multi Operator Learning With Distributed Neural Operators
di: Zhang, Zecheng
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zecheng
Pubblicazione: (2024)
Continuum Attention for Neural Operators
di: Calvello, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Calvello, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analysis of beam hardening streaks in tomography
di: Katsevich, Alexander
Pubblicazione: (2025)
di: Katsevich, Alexander
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Geometry-Aware Neural Operator
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Weiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
How averaged is the projection?
di: Song, Shuang
Pubblicazione: (2023)
di: Song, Shuang
Pubblicazione: (2023)
DeepRitzSplit Neural Operator for Phase-Field Models via Energy Splitting
di: Huang, Chih-Kang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Chih-Kang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Inducing Riesz and orthonormal bases in $L^2$ via composition operators
di: Saleh, Yahya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saleh, Yahya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence Analysis of Max-Min Exponential Neural Network Operators in Orlicz Space
di: Pradhan, Satyaranjan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pradhan, Satyaranjan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Kernel Neural Operators (KNOs) for Scalable, Memory-efficient, Geometrically-flexible Operator Learning
di: Lowery, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lowery, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Operator Learning: Algorithms and Analysis
di: Kovachki, Nikola B., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kovachki, Nikola B., et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantitative Approximation for Neural Operators in Nonlinear Parabolic Equations
di: Furuya, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Furuya, Takashi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Level Monte Carlo Training of Neural Operators
di: Rowbottom, James, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rowbottom, James, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revisiting Orbital Minimization Method for Neural Operator Decomposition
di: Ryu, J. Jon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ryu, J. Jon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Operator: Learning Maps Between Function Spaces
di: Kovachki, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Kovachki, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2021)
Guaranteed Approximation Bounds for Mixed-Precision Neural Operators
di: Tu, Renbo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tu, Renbo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Theory-to-Practice Gap for Neural Networks and Neural Operators
di: Grohs, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grohs, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximation by Steklov Neural Network Operators
di: Karaman, S. N., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Karaman, S. N., et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Neural Operator Pretraining for Solving Time-Dependent PDEs
di: Wang, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
HAMLET: Graph Transformer Neural Operator for Partial Differential Equations
di: Bryutkin, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bryutkin, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
Long-time Integration of Nonlinear Wave Equations with Neural Operators
di: Lei, Guanhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Guanhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Neural Operator for Solving Forward and Inverse PDE Problems
di: Wang, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Component Fourier Neural Operator for Singularly Perturbed Differential Equations
di: Li, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
A Mathematical Analysis of Neural Operator Behaviors
di: Le, Vu-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Non-Asymptotic Stability and Consistency Guarantees for Physics-Informed Neural Networks via Coercive Operator Analysis
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025) -
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
di: Berner, Julius, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Optimal lower Lipschitz bounds for ReLU layers, saturation, and phase retrieval
di: Freeman, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Quantum Harmonic Analysis and the Structure in Data: Augmentation
di: Doerfler, Monika, et al.
Pubblicazione: (2025)