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English(EN) Do physics-informed neural networks (PINNs) need to be deep? Shallow PINNs using the Levenberg-Marquardt algorithm

使用Levenberg-Marquardt算法的浅层PINNs显示出高精度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文探讨了使用Levenberg-Marquardt（LM）算法优化的浅层物理信息神经网络（PINNs）的有效性。研究表明，与Adam和BFGS等其他优化方法相比，当与LM结合使用时，浅层PINNs可以实现更快的收敛速度、更高的精度和更低的损失值。研究表明，对于各种非线性偏微分方程，具有有效二阶优化的浅层PINNs提供了一种计算效率高且准确的解决方案，其性能可能优于参数更少的深度网络。 AI

影响 提出了一种使用神经网络求解复杂微分方程的更有效、更准确的方法。

排序理由 研究论文发表在arXiv上，详细介绍了一种新颖的PINNs方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Muhammad Luthfi Shahab, Imam Mukhlash, Hadi Susanto ·

    物理信息神经网络（PINNs）需要深度学习吗？使用Levenberg-Marquardt算法的浅层PINNs

    arXiv:2602.08515v3 Announce Type: replace-cross Abstract: This work investigates shallow physics-informed neural networks (PINNs) for solving forward and inverse problems governed by nonlinear partial differential equations (PDEs). By formulating PINN training as a nonlinear leas…

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