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实体 Hamidreza Kamkari

Hamidreza Kamkari

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  1. RESEARCH · CL_40874 ·

    神经网络学习函数空间的自适应标准正交基

    研究人员开发了一种新颖的方法，使用神经网络来学习和优化函数空间的标准正交基。与傅里叶或小波等固定基不同，这种方法允许基适应特定的数据集或问题。该技术将标准正交基建模为李流形上的路径，由参数化的神经网络驱动的常微分方程驱动。研究表明，即使使用低秩生成器，这些由神经网络定义的路径也可以近似任何目标标准正交基，在主成分分析和物理模拟等应用中显示出灵活性。