Non-Asymptotic Analysis of Projected Gradient Descent for Physics-Informed Neural Networks
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Nießen, Jonas, Müller, Johannes |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Meshfree Variational Physics Informed Neural Networks (MF-VPINN): an adaptive training strategy
par: Berrone, Stefano, et autres
Publié: (2024)
par: Berrone, Stefano, et autres
Publié: (2024)
Stochastic Mirror Descent for Convex Optimization with Consensus Constraints
par: Borovykh, Anastasia, et autres
Publié: (2022)
par: Borovykh, Anastasia, et autres
Publié: (2022)
Meshless Shape Optimization using Neural Networks and Partial Differential Equations on Graphs
par: Martinet, Eloi, et autres
Publié: (2025)
par: Martinet, Eloi, et autres
Publié: (2025)
Prox-PINNs: A Deep Learning Algorithmic Framework for Elliptic Variational Inequalities
par: Gao, Yu, et autres
Publié: (2025)
par: Gao, Yu, et autres
Publié: (2025)
Expansive Natural Neural Gradient Flows for Energy Minimization
par: Dahmen, Wolfgang, et autres
Publié: (2025)
par: Dahmen, Wolfgang, et autres
Publié: (2025)
Recent Advances in Non-convex Smoothness Conditions and Applicability to Deep Linear Neural Networks
par: Patel, Vivak, et autres
Publié: (2024)
par: Patel, Vivak, et autres
Publié: (2024)
Asymptotic stability properties and a priori bounds for Adam and other gradient descent optimization methods
par: Dereich, Steffen, et autres
Publié: (2025)
par: Dereich, Steffen, et autres
Publié: (2025)
Regularity Analysis and Tensor Neural Network Methods for Quasiperiodic Elliptic Equations
par: Ren, Jingze, et autres
Publié: (2026)
par: Ren, Jingze, et autres
Publié: (2026)
How to beat a Bayesian adversary
par: Ding, Zihan, et autres
Publié: (2024)
par: Ding, Zihan, et autres
Publié: (2024)
Equation-Free Coarse Control of Distributed Parameter Systems via Local Neural Operators
par: Fabiani, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
par: Fabiani, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
Neural enrichment finite element method: A hybrid framework for problems with strong oscillations or interface problems
par: Guo, Shihan, et autres
Publié: (2026)
par: Guo, Shihan, et autres
Publié: (2026)
Expression Rates of Neural Operators for Linear Elliptic PDEs in Polytopes
par: Marcati, Carlo, et autres
Publié: (2024)
par: Marcati, Carlo, et autres
Publié: (2024)
DyKAF: Dynamical Kronecker Approximation of the Fisher Information Matrix for Gradient Preconditioning
par: Yudin, Nikolay, et autres
Publié: (2025)
par: Yudin, Nikolay, et autres
Publié: (2025)
Losing momentum in continuous-time stochastic optimisation
par: Jin, Kexin, et autres
Publié: (2022)
par: Jin, Kexin, et autres
Publié: (2022)
Physics-Informed Neural Networks: Bridging the Divide Between Conservative and Non-Conservative Equations
par: Neelan, Arun Govind, et autres
Publié: (2025)
par: Neelan, Arun Govind, et autres
Publié: (2025)
Data-Free Asymptotics-Informed Operator Networks for Singularly Perturbed PDEs
par: Lee, Jinsil, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Jinsil, et autres
Publié: (2025)
The Pontryagin Maximum Principle for Training Convolutional Neural Networks
par: Hofmann, Sebastian, et autres
Publié: (2025)
par: Hofmann, Sebastian, et autres
Publié: (2025)
Solving Hamilton-Jacobi equations by minimizing residuals of monotone discretizations
par: Bokanowski, Olivier, et autres
Publié: (2026)
par: Bokanowski, Olivier, et autres
Publié: (2026)
Deep Neural ODE Operator Networks for PDEs
par: Li, Ziqian, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Ziqian, et autres
Publié: (2025)
Learning time-scales in two-layers neural networks
par: Berthier, Raphaël, et autres
Publié: (2023)
par: Berthier, Raphaël, et autres
Publié: (2023)
Subspace method based on neural networks for eigenvalue problems
par: Dai, Xiaoying, et autres
Publié: (2024)
par: Dai, Xiaoying, et autres
Publié: (2024)
Solving Schrödinger Equation Using Tensor Neural Network
par: Liao, Yangfei, et autres
Publié: (2022)
par: Liao, Yangfei, et autres
Publié: (2022)
A neuron-wise subspace correction method for the finite neuron method
par: Park, Jongho, et autres
Publié: (2022)
par: Park, Jongho, et autres
Publié: (2022)
Objective Value Change and Shape-Based Accelerated Optimization for the Neural Network Approximation
par: Xie, Pengcheng, et autres
Publié: (2025)
par: Xie, Pengcheng, et autres
Publié: (2025)
Deep Predictor-Corrector Networks for Robust Parameter Estimation in Non-autonomous System with Discontinuous Inputs
par: Gu, Gyeongwan, et autres
Publié: (2026)
par: Gu, Gyeongwan, et autres
Publié: (2026)
Error Bound Analysis for the Regularized Loss of Deep Linear Neural Networks
par: Chen, Po, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Po, et autres
Publié: (2025)
Multiscale Neural Networks for Approximating Green's Functions
par: Hao, Wenrui, et autres
Publié: (2024)
par: Hao, Wenrui, et autres
Publié: (2024)
SVD-Preconditioned Gradient Descent Method for Solving Nonlinear Least Squares Problems
par: Chang, Zhipeng, et autres
Publié: (2026)
par: Chang, Zhipeng, et autres
Publié: (2026)
Non-Conforming Finite Element Method For Constrained Dirichlet Boundary Control Problem
par: Chowdhury, Sudipto, et autres
Publié: (2024)
par: Chowdhury, Sudipto, et autres
Publié: (2024)
A Judge Agent Closes the Reliability Gap in AI-Generated Scientific Simulation
par: Yang, Chengshuai
Publié: (2026)
par: Yang, Chengshuai
Publié: (2026)
Neural network solvers for parametrized elasticity problems that conserve linear and angular momentum
par: Boon, Wietse M., et autres
Publié: (2024)
par: Boon, Wietse M., et autres
Publié: (2024)
Linear Stability Analysis of Physics-Informed Random Projection Neural Networks for ODEs
par: Fabiani, Gianluca, et autres
Publié: (2024)
par: Fabiani, Gianluca, et autres
Publié: (2024)
Certified and accurate computation of function space norms of deep neural networks
par: Gründler, Johannes, et autres
Publié: (2026)
par: Gründler, Johannes, et autres
Publié: (2026)
Finite-difference least square methods for solving Hamilton-Jacobi equations using neural networks
par: Esteve-Yagüe, Carlos, et autres
Publié: (2024)
par: Esteve-Yagüe, Carlos, et autres
Publié: (2024)
A Single-Loop Bilevel Deep Learning Method for Optimal Control of Obstacle Problems
par: Song, Yongcun, et autres
Publié: (2026)
par: Song, Yongcun, et autres
Publié: (2026)
A network based approach for unbalanced optimal transport on surfaces
par: Pan, Jiangong, et autres
Publié: (2024)
par: Pan, Jiangong, et autres
Publié: (2024)
Self2Seg: Single-Image Self-Supervised Joint Segmentation and Denoising
par: Gruber, Nadja, et autres
Publié: (2023)
par: Gruber, Nadja, et autres
Publié: (2023)
Deep Learning Based on Randomized Quasi-Monte Carlo Method for Solving Linear Kolmogorov Partial Differential Equation
par: Xiao, Jichang, et autres
Publié: (2023)
par: Xiao, Jichang, et autres
Publié: (2023)
Convergence, design and training of continuous-time dropout as a random batch method
par: Álvarez-López, Antonio, et autres
Publié: (2025)
par: Álvarez-López, Antonio, et autres
Publié: (2025)
Operator Inference for Elliptic Eigenvalue Problems
par: Li, Haoqian, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Haoqian, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Meshfree Variational Physics Informed Neural Networks (MF-VPINN): an adaptive training strategy
par: Berrone, Stefano, et autres
Publié: (2024) -
Stochastic Mirror Descent for Convex Optimization with Consensus Constraints
par: Borovykh, Anastasia, et autres
Publié: (2022) -
Meshless Shape Optimization using Neural Networks and Partial Differential Equations on Graphs
par: Martinet, Eloi, et autres
Publié: (2025) -
Prox-PINNs: A Deep Learning Algorithmic Framework for Elliptic Variational Inequalities
par: Gao, Yu, et autres
Publié: (2025) -
Expansive Natural Neural Gradient Flows for Energy Minimization
par: Dahmen, Wolfgang, et autres
Publié: (2025)