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International Conference on Neural Networks
International Conference on Neural Networks
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新的神经网络模型具有学习方向特征的超弹性
研究人员开发了一种新颖的多元凸物理增强神经网络（PANN），称为 PANN，旨在准确高效地模拟代表性体积单元（RVE）的各向异性超弹性响应。这种 PANN 构建利用了学习到的配对方向特征，这些特征会适应 RVE 的特定行为。所得能量固有地满足客观性和多元凸性等力学一致性属性，并且与无约束网络和降阶模型相比，在应力误差和位移误差方面表现出优越的性能，尤其是在训练数据之外。
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SOC-ICNN: 从多面体到圆锥几何，用于学习凸代理函数
研究人员推出了一种新颖的神经网络架构 SOC-ICNN，它将表示能力从经典的基于 ReLU 的输入凸神经网络 (ICNN) 扩展开来。通过从线性规划 (LP) 泛化到二阶锥规划 (SOCP)，SOC-ICNN 能够原生融入平滑曲率，同时保持优化理论解释。这一进展在不增加计算复杂性的情况下拓宽了表示空间，从而提高了下游任务中的函数逼近和决策质量。