Spinn

新方法改进物理信息神经网络的训练

研究人员开发了Norm-PCGrad，一种新颖的方法，用于在域分解中使用时改进物理信息神经网络（PINNs）和物理信息Kolmogorov-Arnold网络（PIKANs）的训练。该技术解决了在损失函数中组合残差项、边界项和接口项时出现的梯度冲突问题。Norm-PCGrad在各种2D和3D问题上展示了最先进的准确性，且计算开销极小。此外，该研究提出使用可分离架构（如SPINN）来增强域分解框架内的计算效率。