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Lennon Shikhman
Lennon Shikhman
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新的神经算子框架有望增强科学计算能力
研究人员正在探索先进的神经算子框架以增强科学计算。一篇论文介绍了无限阶核神经算子（IKNO），它使用无限阶核积分来提高表达能力，并在各种基准测试中达到了最先进的精度。另一项研究提出了一个统一的抽象神经流框架，证明了其在有限维函数逼近和无限维算子逼近方面的通用逼近性质，适用于神经网络和神经算子。
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新的神经算子模型采用历史空间方法处理非马尔可夫偏微分方程
研究人员开发了历史空间傅里叶神经算子（HS-FNO），这是一种新颖的神经算子，旨在模拟非马尔可夫偏微分方程（PDE）。与假设瞬时状态是完整的标准自回归模型不同，HS-FNO 考虑了在具有记忆或延迟的系统中至关重要的历史依赖性。该模型将更新分解为对新数据切片的可学习预测和已知历史的精确传输，与现有方法相比，在自回归预测方面显著降低了误差。