Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multifidelity Deep Operator Networks

論文の概要: Multifidelity Deep Operator Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09157v1
Date: Tue, 19 Apr 2022 23:19:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-22 00:46:08.048103
Title: Multifidelity Deep Operator Networks
Title（参考訳）: 多要素深部演算子ネットワーク
Authors: Amanda A. Howard, Mauro Perego, George E. Karniadakis, Panos Stinis
Abstract要約: 本稿では,異なるレベルの忠実度を持つ2つのデータセットを用いて学習するための複合Deep Operator Network(DeepONet)を提案する。我々は,DeepONetsを用いた物理インフォームドラーニングの予測を改善するために,低忠実度データが存在することを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Operator learning for complex nonlinear operators is increasingly common in modeling physical systems. However, training machine learning methods to learn such operators requires a large amount of expensive, high-fidelity data. In this work, we present a composite Deep Operator Network (DeepONet) for learning using two datasets with different levels of fidelity, to accurately learn complex operators when sufficient high-fidelity data is not available. Additionally, we demonstrate that the presence of low-fidelity data can improve the predictions of physics-informed learning with DeepONets.
Abstract（参考訳）: 複素非線形作用素に対する演算子学習は、物理系のモデリングにおいてますます一般的である。しかし,そのような演算子を学習するためには,大量の高忠実度データを必要とする。本研究では,異なるレベルの忠実度を持つ2つのデータセットを用いて学習を行うための複合Deep Operator Network(DeepONet)を提案し,十分な高忠実度データが得られない場合に複雑な演算子を正確に学習する。さらに,低忠実度データの存在は,deeponetsを用いた物理形学習の予測を改善できることを実証する。

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