論文の概要: Convolutional Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01178v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 15:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 13:25:36.757153
• Title: Convolutional Neural Operators
• Title（参考訳）: 畳み込み型ニューラル演算子
• Authors: Bogdan Raoni\'c, Roberto Molinaro, Tobias Rohner, Siddhartha Mishra, Emmanuel de Bezenac
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークは入力や出力として関数を処理可能であることを示す。 結果として得られたアーキテクチャは、畳み込みニューラル演算子(CNOs)と呼ばれ、ベンチマーク実験において競合するモデルよりも大幅に優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.249805590164902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although very successfully used in machine learning, convolution based neural network architectures -- believed to be inconsistent in function space -- have been largely ignored in the context of learning solution operators of PDEs. Here, we adapt convolutional neural networks to demonstrate that they are indeed able to process functions as inputs and outputs. The resulting architecture, termed as convolutional neural operators (CNOs), is shown to significantly outperform competing models on benchmark experiments, paving the way for the design of an alternative robust and accurate framework for learning operators.
• Abstract（参考訳）: 機械学習では非常に成功したが、畳み込みベースのニューラルネットワークアーキテクチャ(関数空間では一貫性がないと考えられている)は、pdesの学習ソリューションオペレーターの文脈で無視されている。 ここでは畳み込みニューラルネットワークを用いて,関数をインプットやアウトプットとして処理できることを実証する。 結果として得られたアーキテクチャは畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural operators, cnos)と呼ばれ、ベンチマーク実験で競合するモデルを大幅に上回っており、学習オペレーターのための代替ロバストで正確なフレームワークの設計の道筋を示している。

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