Escaping Spectral Bias without Backpropagation: Fast Implicit Neural Representations with Extreme Learning Machines
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Cho, Woojin, Park, Junghwan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
PDEfuncta: Spectrally-Aware Neural Representation for PDE Solution Modeling
di: Jo, Minju, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jo, Minju, et al.
Pubblicazione: (2025)
FastLRNR and Sparse Physics Informed Backpropagation
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
ELM-DeepONets: Backpropagation-Free Training of Deep Operator Networks via Extreme Learning Machines
di: Son, Hwijae
Pubblicazione: (2025)
di: Son, Hwijae
Pubblicazione: (2025)
Parameterized Physics-informed Neural Networks for Parameterized PDEs
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Low Rank Neural Representations of Hyperbolic Wave Dynamics from Data
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Role of Initialization on the Implicit Bias in Deep Linear Networks
di: Gruber, Oria, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gruber, Oria, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pruning AMR: Efficient Visualization of Implicit Neural Representations via Weight Matrix Analysis
di: Zvonek, Jennifer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zvonek, Jennifer, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
Neural Quantum Spectral Operator Learning for Solving Partial Differential Equations
di: Kim, Chanyoung, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Chanyoung, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exact Constraint Enforcement in Physics-Informed Extreme Learning Machines using Null-Space Projection Framework
di: Mishra, Rishi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mishra, Rishi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Variational (Energy-Based) Spectral Learning: A Machine Learning Framework for Solving Partial Differential Equations
di: Hammad, M. M.
Pubblicazione: (2026)
di: Hammad, M. M.
Pubblicazione: (2026)
Multi-scale DeepOnet (Mscale-DeepOnet) for Mitigating Spectral Bias in Learning High Frequency Operators of Oscillatory Functions
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Mechanistic Neural Networks for Differential Equations and Machine Learning
di: Chen, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2024)
In-Flight Estimation of Instrument Spectral Response Functions Using Sparse Representations
di: Haouari, Jihanne El, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Haouari, Jihanne El, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Parallel Spectral Neural Operators for Solving Partial Differential Equations with Enhanced Low-Frequency Learning Capability
di: Ma, Qinglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Qinglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
A PDE-based Explanation of Extreme Numerical Sensitivities and Edge of Stability in Training Neural Networks
di: Sun, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Sun, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2022)
An Overview on Machine Learning Methods for Partial Differential Equations: from Physics Informed Neural Networks to Deep Operator Learning
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gonon, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Solving Inverse Parametrized Problems via Finite Elements and Extreme Learning Networks
di: Burman, Erik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Burman, Erik, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Parameter Regression for Explicit Representations of PDE Solution Operators
di: Mundinger, Konrad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mundinger, Konrad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provable Emergence of Deep Neural Collapse and Low-Rank Bias in $L^2$-Regularized Nonlinear Networks
di: Zangrando, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zangrando, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Convergence of Jacobian-Free Backpropagation for Optimal Control Problems with Implicit Hamiltonians
di: Gelphman, Eric, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gelphman, Eric, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Numerical Stability of Hyperbolic Representation Learning
di: Mishne, Gal, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Mishne, Gal, et al.
Pubblicazione: (2022)
Operator Learning at Machine Precision
di: Bacho, Aras, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bacho, Aras, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fourier Neural Operators for Non-Markovian Processes:Approximation Theorems and Experiments
di: Lee, Wonjae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Wonjae, et al.
Pubblicazione: (2025)
Parareal Neural Networks Emulating a Parallel-in-time Algorithm
di: Lee, Chang-Ock, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lee, Chang-Ock, et al.
Pubblicazione: (2021)
Neural Hamilton--Jacobi Characteristic Flows for Optimal Transport
di: Park, Yesom, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Yesom, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spectral methods for Neural Integral Equations
di: Zappala, Emanuele
Pubblicazione: (2023)
di: Zappala, Emanuele
Pubblicazione: (2023)
Quantifying Correlations of Machine Learning Models
di: Li, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Holistic Physics Solver: Learning PDEs in a Unified Spectral-Physical Space
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Xihang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Extreme Event Aware ($η$-) Learning
di: Chang, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Lee and Seung (2000)'s Algorithms for Non-negative Matrix Factorization: A Supplementary Proof Guide
di: Cho, Sungjae
Pubblicazione: (2025)
di: Cho, Sungjae
Pubblicazione: (2025)
Solving PDEs on Unknown Manifolds with Machine Learning
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Liang, Senwei, et al.
Pubblicazione: (2021)
PIANO: Physics-informed Dual Neural Operator for Precipitation Nowcasting
di: Chin, Seokhyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chin, Seokhyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
PDE Solvers Should Be Local: Fast, Stable Rollouts with Learned Local Stencils
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spectral Estimation with Free Decompression
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Limits of Interpretable Machine Learning in Quintic Root Classification
di: Thomas, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Thomas, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2026)
SpectraKAN: Conditioning Spectral Operators
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Free Decompression with Algebraic Spectral Curves
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spectral Audit of In-Context Operator Networks
di: Gao, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gao, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
PDEfuncta: Spectrally-Aware Neural Representation for PDE Solution Modeling
di: Jo, Minju, et al.
Pubblicazione: (2025) -
FastLRNR and Sparse Physics Informed Backpropagation
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
ELM-DeepONets: Backpropagation-Free Training of Deep Operator Networks via Extreme Learning Machines
di: Son, Hwijae
Pubblicazione: (2025) -
Parameterized Physics-informed Neural Networks for Parameterized PDEs
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learning Low Rank Neural Representations of Hyperbolic Wave Dynamics from Data
di: Cho, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2025)