Physics-Informed Spiking Neural Networks via Conservative Flux Quantization
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhang, Chi, Wang, Lin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Guaranteeing Conservation of Integrals with Projection in Physics-Informed Neural Networks
par: Baez, Anthony, et autres
Publié: (2025)
par: Baez, Anthony, et autres
Publié: (2025)
Guaranteeing Conservation Laws with Projection in Physics-Informed Neural Networks
par: Baez, Anthony, et autres
Publié: (2024)
par: Baez, Anthony, et autres
Publié: (2024)
Quantization of Spiking Neural Networks Beyond Accuracy
par: Smith, Evan Gibson, et autres
Publié: (2026)
par: Smith, Evan Gibson, et autres
Publié: (2026)
Surface Flux Transport Modeling using Physics Informed Neural Networks
par: Athalathil, Jithu J, et autres
Publié: (2024)
par: Athalathil, Jithu J, et autres
Publié: (2024)
SQUAT: Stateful Quantization-Aware Training in Recurrent Spiking Neural Networks
par: Venkatesh, Sreyes, et autres
Publié: (2024)
par: Venkatesh, Sreyes, et autres
Publié: (2024)
Revisiting Heat Flux Analysis of Tungsten Monoblock Divertor on EAST using Physics-Informed Neural Network
par: Wang, Xiao, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Xiao, et autres
Publié: (2025)
Weak Physics Informed Neural Networks for Geometry Compatible Hyperbolic Conservation Laws on Manifolds
par: Zhou, Hanfei, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Hanfei, et autres
Publié: (2025)
Loss Spike in Training Neural Networks
par: Li, Xiaolong, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Xiaolong, et autres
Publié: (2023)
On the Privacy-Preserving Properties of Spiking Neural Networks with Unique Surrogate Gradients and Quantization Levels
par: Moshruba, Ayana, et autres
Publié: (2025)
par: Moshruba, Ayana, et autres
Publié: (2025)
Conformalized Physics-Informed Neural Networks
par: Podina, Lena, et autres
Publié: (2024)
par: Podina, Lena, et autres
Publié: (2024)
ChronoSpike: An Adaptive Spiking Graph Neural Network for Dynamic Graphs
par: Jahin, Md Abrar, et autres
Publié: (2026)
par: Jahin, Md Abrar, et autres
Publié: (2026)
Topology-aware Neural Flux Prediction Guided by Physics
par: Jiang, Haoyang, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Haoyang, et autres
Publié: (2025)
Physics-Informed Neural Networks and Neural Operators for Parametric PDEs
par: Zhang, Zhuo, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Zhuo, et autres
Publié: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for Modeling the Martian Induced Magnetosphere
par: Gao, Jiawei, et autres
Publié: (2025)
par: Gao, Jiawei, et autres
Publié: (2025)
A Robust Foundation Model for Conservation Laws: Injecting Context into Flux Neural Operators via Recurrent Vision Transformers
par: Kim, Taeyoung, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Taeyoung, et autres
Publié: (2026)
Riemann Tensor Neural Networks: Learning Conservative Systems with Physics-Constrained Networks
par: Jnini, Anas, et autres
Publié: (2025)
par: Jnini, Anas, et autres
Publié: (2025)
Fourier Feature Pyramids for Physics-Informed Neural Networks
par: Zhao, Brandon, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Brandon, et autres
Publié: (2026)
Rethinking Input Domains in Physics-Informed Neural Networks via Geometric Compactification Mappings
par: Huang, Zhenzhen, et autres
Publié: (2026)
par: Huang, Zhenzhen, et autres
Publié: (2026)
SpikeLLM: Scaling up Spiking Neural Network to Large Language Models via Saliency-based Spiking
par: Xing, Xingrun, et autres
Publié: (2024)
par: Xing, Xingrun, et autres
Publié: (2024)
Massive Spikes in LLMs are Bias Vectors: Mechanistic Uncovering and Spike-Free Quantization
par: Chen, Yung-Chin, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Yung-Chin, et autres
Publié: (2026)
Riemannian Diffusion Models on General Manifolds via Physics-Informed Neural Networks
par: Ko, Gyeonghoon, et autres
Publié: (2026)
par: Ko, Gyeonghoon, et autres
Publié: (2026)
Approximating Numerical Fluxes Using Fourier Neural Operators for Hyperbolic Conservation Laws
par: Kim, Taeyoung, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Taeyoung, et autres
Publié: (2024)
RoPINN: Region Optimized Physics-Informed Neural Networks
par: Wu, Haixu, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Haixu, et autres
Publié: (2024)
Spiking Graph Neural Network on Riemannian Manifolds
par: Sun, Li, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Li, et autres
Publié: (2024)
Congestion-Aware Dynamic Axonal Delay for Spiking Neural Networks
par: Bai, Dewei, et autres
Publié: (2026)
par: Bai, Dewei, et autres
Publié: (2026)
Evidential Physics-Informed Neural Networks
par: Tan, Hai Siong, et autres
Publié: (2025)
par: Tan, Hai Siong, et autres
Publié: (2025)
SpikeVoice: High-Quality Text-to-Speech Via Efficient Spiking Neural Network
par: Wang, Kexin, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Kexin, et autres
Publié: (2024)
Towards Reliable Evaluation of Adversarial Robustness for Spiking Neural Networks
par: Wang, Jihang, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Jihang, et autres
Publié: (2025)
Forget by Uncertainty: Orthogonal Entropy Unlearning for Quantized Neural Networks
par: Zhang, Tian, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Tian, et autres
Publié: (2026)
Complex Physics-Informed Neural Network
par: Si, Chenhao, et autres
Publié: (2025)
par: Si, Chenhao, et autres
Publié: (2025)
Preconditioning for Physics-Informed Neural Networks
par: Liu, Songming, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Songming, et autres
Publié: (2024)
Physics-Informed Neural Networks and Extensions
par: Raissi, Maziar, et autres
Publié: (2024)
par: Raissi, Maziar, et autres
Publié: (2024)
Rethinking Spiking Neural Networks from an Ensemble Learning Perspective
par: Ding, Yongqi, et autres
Publié: (2025)
par: Ding, Yongqi, et autres
Publié: (2025)
Synergy Between the Strong and the Weak: Spiking Neural Networks are Inherently Self-Distillers
par: Ding, Yongqi, et autres
Publié: (2025)
par: Ding, Yongqi, et autres
Publié: (2025)
Physical Informed Neural Networks for modeling ocean pollutant
par: Battina, Karishma, et autres
Publié: (2025)
par: Battina, Karishma, et autres
Publié: (2025)
Functional Tensor Decompositions for Physics-Informed Neural Networks
par: Vemuri, Sai Karthikeya, et autres
Publié: (2024)
par: Vemuri, Sai Karthikeya, et autres
Publié: (2024)
Architectural Strategies for the optimization of Physics-Informed Neural Networks
par: Saratchandran, Hemanth, et autres
Publié: (2024)
par: Saratchandran, Hemanth, et autres
Publié: (2024)
The Challenges of the Nonlinear Regime for Physics-Informed Neural Networks
par: Bonfanti, Andrea, et autres
Publié: (2024)
par: Bonfanti, Andrea, et autres
Publié: (2024)
Evidential Physics-Informed Neural Networks for Scientific Discovery
par: Tan, Hai Siong, et autres
Publié: (2025)
par: Tan, Hai Siong, et autres
Publié: (2025)
Manifold-Orthogonal Dual-spectrum Extrapolation for Parameterized Physics-Informed Neural Networks
par: Liang, Zhangyong, et autres
Publié: (2026)
par: Liang, Zhangyong, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Guaranteeing Conservation of Integrals with Projection in Physics-Informed Neural Networks
par: Baez, Anthony, et autres
Publié: (2025) -
Guaranteeing Conservation Laws with Projection in Physics-Informed Neural Networks
par: Baez, Anthony, et autres
Publié: (2024) -
Quantization of Spiking Neural Networks Beyond Accuracy
par: Smith, Evan Gibson, et autres
Publié: (2026) -
Surface Flux Transport Modeling using Physics Informed Neural Networks
par: Athalathil, Jithu J, et autres
Publié: (2024) -
SQUAT: Stateful Quantization-Aware Training in Recurrent Spiking Neural Networks
par: Venkatesh, Sreyes, et autres
Publié: (2024)