Reliable and efficient inverse analysis using physics-informed neural networks with normalized distance functions and adaptive weight tuning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Deguchi, Shota, Asai, Mitsuteru |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Self-adaptive weighting and sampling for physics-informed neural networks
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-adaptive weights based on balanced residual decay rate for physics-informed neural networks and deep operator networks
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2024)
An efficient wavelet-based physics-informed neural network for multiscale problems
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving physics-informed neural network extrapolation via transfer learning and adaptive activation functions
di: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convolution-weighting method for the physics-informed neural network: A Primal-Dual Optimization Perspective
di: Si, Chenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Si, Chenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Functional-prior-based approaches to Bayesian PDE-constrained inversion using physics-informed neural networks
di: Agata, Ryoichiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Agata, Ryoichiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-driven building energy efficiency prediction using physics-informed neural networks
di: Michalakopoulos, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Michalakopoulos, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unified generalization analysis for physics informed neural networks
di: Hashimoto, Yuka, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hashimoto, Yuka, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distributed physics informed neural network for data-efficient solution to partial differential equations
di: Dwivedi, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Dwivedi, Vikas, et al.
Pubblicazione: (2019)
Efficient physics-informed neural networks using hash encoding
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Do deep neural networks utilize the weight space efficiently?
di: Koyun, Onur Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koyun, Onur Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
GaborPINN: Efficient physics informed neural networks using multiplicative filtered networks
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Visualizing the loss landscapes of physics-informed neural networks
di: Rowan, Conor, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rowan, Conor, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enforcing hidden physics in physics-informed neural networks
di: Chen, Nanxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Nanxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fixed-budget online adaptive learning for physics-informed neural networks. Towards parameterized problem inference
di: Nguyen, Thi Nguyen Khoa, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Thi Nguyen Khoa, et al.
Pubblicazione: (2022)
Statistical tuning of artificial neural network
di: Mohamad, Mohamad Yamen AL, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mohamad, Mohamad Yamen AL, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed neural networks to solve inverse problems in unbounded domains
di: Pérez-Bernal, Gregorio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pérez-Bernal, Gregorio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reconstructions of Jupiter's magnetic field using physics informed neural networks
di: Livermore, Philip W., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Livermore, Philip W., et al.
Pubblicazione: (2024)
Numerical analysis of physics-informed neural networks and related models in physics-informed machine learning
di: De Ryck, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: De Ryck, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strategies for training point distributions in physics-informed neural networks
di: Humagain, Santosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Humagain, Santosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
$Δ$-PINNs: physics-informed neural networks on complex geometries
di: Costabal, Francisco Sahli, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Costabal, Francisco Sahli, et al.
Pubblicazione: (2022)
Optimization and generalization analysis for two-layer physics-informed neural networks without over-parametrization
di: Zeng, Zhihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeng, Zhihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient n-body simulations using physics informed graph neural networks
di: Ramos-Osuna, Víctor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ramos-Osuna, Víctor, et al.
Pubblicazione: (2025)
An energy-efficient spiking neural network with continuous learning for self-adaptive brain-machine interface
di: Biyan, Zhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Biyan, Zhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pseudo-differential-enhanced physics-informed neural networks
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)
di: Gracyk, Andrew
Pubblicazione: (2026)
Aspects of holographic entanglement using physics-informed-neural-networks
di: Deb, Anirudh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deb, Anirudh, et al.
Pubblicazione: (2025)
An extended physics informed neural network for preliminary analysis of parametric optimal control problems
di: Demo, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Demo, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2021)
Engineering application of physics-informed neural networks for Saint-Venant torsion
di: Jo, Su Yeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jo, Su Yeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Microseismic source imaging using physics-informed neural networks with hard constraints
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Training deep physical neural networks with local physical information bottleneck
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-informed waveform inversion using pretrained wavefield neural operators
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
VS-PINN: A fast and efficient training of physics-informed neural networks using variable-scaling methods for solving PDEs with stiff behavior
di: Ko, Seungchan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ko, Seungchan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Seismic inversion using hybrid quantum neural networks
di: Vashisth, Divakar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vashisth, Divakar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards physics-informed neural networks for landslide prediction
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exact and approximate error bounds for physics-informed neural networks
di: Chantada, Augusto T., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chantada, Augusto T., et al.
Pubblicazione: (2024)
Random test functions, $H^{-1}$ norm equivalence, and stochastic variational physics-informed neural networks
di: Marcondes, Diego
Pubblicazione: (2026)
di: Marcondes, Diego
Pubblicazione: (2026)
A comparative analysis of a neural network with calculated weights and a neural network with random generation of weights based on the training dataset size
di: Geidarov, Polad
Pubblicazione: (2025)
di: Geidarov, Polad
Pubblicazione: (2025)
An efficient Wasserstein-distance approach for reconstructing jump-diffusion processes using parameterized neural networks
di: Xia, Mingtao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Mingtao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Residual resampling-based physics-informed neural network for neutron diffusion equations
di: Zhang, Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Heng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Polygonal Unadjusted Langevin Algorithms: Creating stable and efficient adaptive algorithms for neural networks
di: Lim, Dong-Young, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lim, Dong-Young, et al.
Pubblicazione: (2021)
Documenti analoghi
-
Self-adaptive weighting and sampling for physics-informed neural networks
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Self-adaptive weights based on balanced residual decay rate for physics-informed neural networks and deep operator networks
di: Chen, Wenqian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
An efficient wavelet-based physics-informed neural network for multiscale problems
di: Pandey, Himanshu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Improving physics-informed neural network extrapolation via transfer learning and adaptive activation functions
di: Papastathopoulos-Katsaros, Athanasios, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Convolution-weighting method for the physics-informed neural network: A Primal-Dual Optimization Perspective
di: Si, Chenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)