Fast Physics-Driven Untrained Network for Highly Nonlinear Inverse Scattering Problems
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Du, Yutong, Liu, Zicheng, Huang, Yi, Matkerim, Bazargul, Qi, Bo, Zong, Yali, Han, Peixian |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Physics-Driven Neural Network for Solving Electromagnetic Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improved Physics-Driven Neural Network to Solve Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contrast-Source-Based Physics-Driven Neural Network for Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Field Reconstruction for High-Frequency Electromagnetic Exposure Assessment Based on Deep Learning
von: Cao, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quality-factor inspired deep neural network solver for solving inverse scattering problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving Inverse Problems with Model Mismatch using Untrained Neural Networks within Model-based Architectures
von: Guan, Peimeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guan, Peimeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deformable Medical Image Registration with Effective Anatomical Structure Representation and Divide-and-Conquer Network
von: Ma, Xinke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Xinke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Model-Guided Neural Network Method for the Inverse Scattering Problem
von: Tsang, Olivia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tsang, Olivia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Solving the Wide-band Inverse Scattering Problem via Equivariant Neural Networks
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Residual Back Projection With Untrained Neural Networks
von: Shu, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Shu, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Exploration Behavior of Untrained Policies
von: Adamczyk, Jacob
Veröffentlicht: (2025)
von: Adamczyk, Jacob
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Untrained Deep Models for Inverse Problems: Algorithms and Theory
von: Alkhouri, Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alkhouri, Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position: Untrained Machine Learning for Anomaly Detection by using 3D Point Cloud Data
von: Du, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Informed Deep Contrast Source Inversion: A Unified Framework for Inverse Scattering Problems
von: Sun, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Novel Representation of Periodic Pattern and Its Application to Untrained Anomaly Detection
von: Ye, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fast Algorithm for Constrained Linear Inverse Problems
von: Sheriff, Mohammed Rayyan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sheriff, Mohammed Rayyan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
You Can Have Better Graph Neural Networks by Not Training Weights at All: Finding Untrained GNNs Tickets
von: Huang, Tianjin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Huang, Tianjin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
3D-CSAD: Untrained 3D Anomaly Detection for Complex Manufacturing Surfaces
von: Cao, Xuanming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cao, Xuanming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes
von: Francazi, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Francazi, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2023)
RandomNet: Clustering Time Series Using Untrained Deep Neural Networks
von: Li, Xiaosheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xiaosheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GRU: Mitigating the Trade-off between Unlearning and Retention for LLMs
von: Wang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-Driven Learning for Inverse Problems in Quantum Chromodynamics
von: Aarts, Gert, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aarts, Gert, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Unrolling Networks with Recurrent Momentum Acceleration for Nonlinear Inverse Problems
von: Zhou, Qingping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Qingping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Link Prediction with Untrained Message Passing Layers
von: Qarkaxhija, Lisi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qarkaxhija, Lisi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Makeup-Guided Facial Privacy Protection via Untrained Neural Network Priors
von: Shamshad, Fahad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shamshad, Fahad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Brain-Like Language Processing via a Shallow Untrained Multihead Attention Network
von: AlKhamissi, Badr, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: AlKhamissi, Badr, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Back-Projection Diffusion: Solving the Wideband Inverse Scattering Problem with Diffusion Models
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Borong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fast Samplers for Inverse Problems in Iterative Refinement Models
von: Pandey, Kushagra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pandey, Kushagra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tackling the Problem of Distributional Shifts: Correcting Misspecified, High-Dimensional Data-Driven Priors for Inverse Problems
von: Barco, Gabriel Missael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Barco, Gabriel Missael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Examining the robustness of Physics-Informed Neural Networks to noise for Inverse Problems
von: Jekic, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jekic, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-diffusion for Solving Inverse Problems
von: Luo, Guanxiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Guanxiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causality Meets Locality: Provably Generalizable and Scalable Policy Learning for Networked Systems
von: Liang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
InverseBench: Benchmarking Plug-and-Play Diffusion Priors for Inverse Problems in Physical Sciences
von: Zheng, Hongkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Hongkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Unreasonable Effectiveness of Solving Inverse Problems with Neural Networks
von: Holl, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Holl, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforced Inverse Scattering
von: Jiang, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Jiang, Hanyang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Solving Forward and Inverse Problems of Contact Mechanics using Physics-Informed Neural Networks
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sahin, T., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Optimization Landscapes Learned: Proxy Networks Boost Convergence in Physics-based Inverse Problems
von: Goyal, Girnar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goyal, Girnar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inverse Approximation Theory for Nonlinear Recurrent Neural Networks
von: Wang, Shida, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Shida, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Self-Play Only Evolves When Self-Synthetic Pipeline Ensures Learnable Information Gain
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Contrastive Learning versus Untrained Baselines: The Role of Dataset Size
von: Khanna, Smayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khanna, Smayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Physics-Driven Neural Network for Solving Electromagnetic Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Improved Physics-Driven Neural Network to Solve Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Contrast-Source-Based Physics-Driven Neural Network for Inverse Scattering Problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Field Reconstruction for High-Frequency Electromagnetic Exposure Assessment Based on Deep Learning
von: Cao, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Quality-factor inspired deep neural network solver for solving inverse scattering problems
von: Du, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)