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English(EN) Physics-informed random neural architectures on compact boundaryless multiply connected manifolds for random-operator models in machine learning and uncertainty quantification

新论文详细介绍了用于随机算子的随机物理信息神经网络

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新论文介绍了一种随机物理信息神经网络（SPINN），该网络旨在处理具有随机算子的随机边值问题。该方法使用共享的高斯随机种子来连接随机算子和基于流形的神经网络架构，使网络能够表示非高斯随机算子。训练涉及将数据保真度与随机边值问题引起的分布对齐，并利用公共随机数进行蒙特卡洛估计和降低方差的梯度。 AI

影响 为复杂随机系统中的不确定性量化引入了一种新颖的神经网络架构。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种新颖的机器学习架构。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Christian Soize ·

    用于机器学习和不确定性量化中随机算子模型的紧凑无边界多连通流形上的物理信息随机神经网络架构

    arXiv:2610.14844v1 Announce Type: new Abstract: We introduce stochastic physics-informed neural networks (SPINNs) for stochastic boundary-value problems (SBVPs) with random operators. The method enforces physics through a structural probabilistic coupling: a common Gaussian stoch…

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