Salvato in:
| Autori principali: | Zak, Jan A., Weißenfels, Christian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2508.04595 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Improved Training of Physics-Informed Neural Networks with Model Ensembles
di: Haitsiukevich, Katsiaryna, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Haitsiukevich, Katsiaryna, et al.
Pubblicazione: (2022)
Guided Diffusion by Optimized Loss Functions on Relaxed Parameters for Inverse Material Design
di: Kreber, Jens U., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kreber, Jens U., et al.
Pubblicazione: (2026)
Architectural Strategies for the optimization of Physics-Informed Neural Networks
di: Saratchandran, Hemanth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saratchandran, Hemanth, et al.
Pubblicazione: (2024)
Iterative Training of Physics-Informed Neural Networks with Fourier-enhanced Features
di: Wu, Yulun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yulun, et al.
Pubblicazione: (2025)
E-PINNs: Epistemic Physics-Informed Neural Networks
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2025)
Lightweight Geometric Adaptation for Training Physics-Informed Neural Networks
di: An, Kang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: An, Kang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-Informed Neural Networks for Shell Structures
di: Bastek, Jan-Hendrik, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bastek, Jan-Hendrik, et al.
Pubblicazione: (2022)
An Experimental Comparison of Partitioning Strategies for Distributed Graph Neural Network Training
di: Merkel, Nikolai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Merkel, Nikolai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Randomized Physics-Informed Neural Networks for Bayesian Data Assimilation
di: Zong, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zong, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Back-Propagation-Free Training of Optical Physics-Informed Neural Networks
di: Zhao, Yequan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Yequan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Label Propagation Training Schemes for Physics-Informed Neural Networks and Gaussian Processes
di: Zhong, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Continual Learning in Keyword Spotting using Binary Neural Networks
di: Vu, Quynh Nguyen-Phuong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vu, Quynh Nguyen-Phuong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data vs. Physics: The Apparent Pareto Front of Physics-Informed Neural Networks
di: Rohrhofer, Franz M., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Rohrhofer, Franz M., et al.
Pubblicazione: (2021)
PICore: Physics-Informed Unsupervised Coreset Selection for Data Efficient Neural Operator Training
di: Satheesh, Anirudh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Satheesh, Anirudh, et al.
Pubblicazione: (2025)
SGM-PINN: Sampling Graphical Models for Faster Training of Physics-Informed Neural Networks
di: Anticev, John, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Anticev, John, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Role of Consistency Between Physics and Data in Physics-Informed Neural Networks
di: Becerra-Zuniga, Nicolás, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Becerra-Zuniga, Nicolás, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conformalized Physics-Informed Neural Networks
di: Podina, Lena, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Podina, Lena, et al.
Pubblicazione: (2024)
Symmetry-Informed Graph Neural Networks for Carbon Dioxide Isotherm and Adsorption Prediction in Aluminum-Substituted Zeolites
di: Petković, Marko, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Petković, Marko, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for Dynamic Process Operations with Limited Physical Knowledge and Data
di: Velioglu, Mehmet, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Velioglu, Mehmet, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dual Natural Gradient Descent for Scalable Training of Physics-Informed Neural Networks
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2025)
ConFIG: Towards Conflict-free Training of Physics Informed Neural Networks
di: Liu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Explaining Neural Networks without Access to Training Data
di: Marton, Sascha, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Marton, Sascha, et al.
Pubblicazione: (2022)
Inverse Modeling of Dielectric Response in Time Domain using Physics-Informed Neural Networks
di: Esenov, Emir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Esenov, Emir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Drug Release Modeling using Physics-Informed Neural Networks
di: Qureshi, Daanish Aleem, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qureshi, Daanish Aleem, et al.
Pubblicazione: (2026)
Relaxation-Informed Training of Neural Network Surrogate Models
di: Tsay, Calvin
Pubblicazione: (2026)
di: Tsay, Calvin
Pubblicazione: (2026)
Enhancing Stability of Physics-Informed Neural Network Training Through Saddle-Point Reformulation
di: Bylinkin, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bylinkin, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence of Implicit Gradient Descent for Training Two-Layer Physics-Informed Neural Networks
di: Xu, Xianliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Xianliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Complex Physics-Informed Neural Network
di: Si, Chenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Si, Chenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preconditioning for Physics-Informed Neural Networks
di: Liu, Songming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Songming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks and Extensions
di: Raissi, Maziar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raissi, Maziar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Traffic Density Estimation using Physics-Informed Neural Networks
di: Wilkman, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wilkman, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Network for Predicting Out-of-Training-Range TCAD Solution with Minimized Domain Expertise
di: Lu, Albert, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Albert, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adapting Physics-Informed Neural Networks to Improve ODE Optimization in Mosquito Population Dynamics
di: Cuong, Dinh Viet, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cuong, Dinh Viet, et al.
Pubblicazione: (2024)
Solving Forward and Inverse Problems of Contact Mechanics using Physics-Informed Neural Networks
di: Sahin, T., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sahin, T., et al.
Pubblicazione: (2023)
AutoBalance: An Automatic Balancing Framework for Training Physics-Informed Neural Networks
di: An, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: An, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Perception-Informed Neural Networks: Beyond Physics-Informed Neural Networks
di: Mazandarani, Mehran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mazandarani, Mehran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Statistical Learning Analysis of Physics-Informed Neural Networks
di: Barajas-Solano, David A.
Pubblicazione: (2026)
di: Barajas-Solano, David A.
Pubblicazione: (2026)
Training of Physical Neural Networks
di: Momeni, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Momeni, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dual Cone Gradient Descent for Training Physics-Informed Neural Networks
di: Hwang, Youngsik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hwang, Youngsik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Adaptive Physics-Informed Neural Networks using a Soft Attention Mechanism
di: McClenny, Levi, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: McClenny, Levi, et al.
Pubblicazione: (2020)
Documenti analoghi
-
Improved Training of Physics-Informed Neural Networks with Model Ensembles
di: Haitsiukevich, Katsiaryna, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Guided Diffusion by Optimized Loss Functions on Relaxed Parameters for Inverse Material Design
di: Kreber, Jens U., et al.
Pubblicazione: (2026) -
Architectural Strategies for the optimization of Physics-Informed Neural Networks
di: Saratchandran, Hemanth, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Iterative Training of Physics-Informed Neural Networks with Fourier-enhanced Features
di: Wu, Yulun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
E-PINNs: Epistemic Physics-Informed Neural Networks
di: Jacob, Bruno, et al.
Pubblicazione: (2025)