論文の概要: Point-Calibrated Spectral Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11382v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 08:19:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:35.681878
• Title: Point-Calibrated Spectral Neural Operators
• Title（参考訳）: 点校正型スペクトルニューラル演算子
• Authors: Xihang Yue, Linchao Zhu, Yi Yang,
• Abstract要約: 点レベル適応スペクトルベースで関数を近似することで演算子マッピングを学習する。 点平衡スペクトル演算子は点レベル適応スペクトルベースで関数を近似することで演算子マッピングを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.13671100638092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two typical neural models have been extensively studied for operator learning, learning in spatial space via attention mechanism or learning in spectral space via spectral analysis technique such as Fourier Transform. Spatial learning enables point-level flexibility but lacks global continuity constraint, while spectral learning enforces spectral continuity prior but lacks point-wise adaptivity. This work innovatively combines the continuity prior and the point-level flexibility, with the introduced Point-Calibrated Spectral Transform. It achieves this by calibrating the preset spectral eigenfunctions with the predicted point-wise frequency preference via neural gate mechanism. Beyond this, we introduce Point-Calibrated Spectral Neural Operators, which learn operator mappings by approximating functions with the point-level adaptive spectral basis, thereby not only preserving the benefits of spectral prior but also boasting the superior adaptability comparable to the attention mechanism. Comprehensive experiments demonstrate its consistent performance enhancement in extensive PDE solving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 2つの典型的なニューラルモデルは、演算子学習、注意機構による空間空間学習、フーリエ変換のようなスペクトル解析技術によるスペクトル空間学習のために広く研究されている。 空間学習は点レベルの柔軟性を実現するが、大域的な連続性制約を欠く一方、スペクトル学習はスペクトル連続性を前もって強制するが、点レベルの適応性は欠く。 この研究は、先行する連続性と点レベルの柔軟性を革新的に組み合わせ、導入したPoint-Calibrated Spectral Transformと組み合わせている。 このことは、ニューラルネットワークゲート機構を介して予測されたポイントワイド周波数優先により、予め設定されたスペクトル固有関数を校正することで達成される。 点レベル適応スペクトルベースで関数を近似することで演算子マッピングを学習し、スペクトルの利点を事前に保存するだけでなく、注意機構に匹敵する優れた適応性を誇示する。 包括的実験は、広範なPDE解決シナリオにおいて、一貫した性能向上を示す。

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