Higher-Order Fourier Neural Operator

高阶FNO改进了用于非线性偏微分方程的神经网络算子 · 跟踪2个来源

研究人员推出了高阶傅里叶神经网络算子（HO-FNO），这是对傅里叶神经网络算子（FNO）的改进，旨在更好地处理非线性偏微分方程（PDE）。HO-FNO包含显式的n重线性模式混合能力，能够捕捉非线性偏微分方程特有的模式之间的结构化交互。实验表明，HO-FNO在保持FNO效率的同时，性能优于其他谱神经网络算子，并在泊松方程等高度非线性场景中与最先进的Transformer和状态空间模型相媲美。