Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial Autoencoders in Operator Learning

論文の概要: Adversarial Autoencoders in Operator Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07811v1
Date: Tue, 10 Dec 2024 03:54:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-12 14:01:45.954956
Title: Adversarial Autoencoders in Operator Learning
Title（参考訳）: 演算子学習における対向オートエンコーダ
Authors: Dustin Enyeart, Guang Lin,
Abstract要約: 代表的な2つのニューラルネットワークアーキテクチャは、DeepONetsとKoopman Autoencodersである。オートエンコーダの対向的な追加により、機械学習の様々な領域におけるオートエンコーダの性能が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.03891813540831
License:
Abstract: DeepONets and Koopman autoencoders are two prevalent neural operator architectures. These architectures are autoencoders. An adversarial addition to an autoencoder have improved performance of autoencoders in various areas of machine learning. In this paper, the use an adversarial addition for these two neural operator architectures is studied.
Abstract（参考訳）: DeepONetsとKoopmanのオートエンコーダは2つの一般的なニューラルネットワークアーキテクチャである。これらのアーキテクチャはオートエンコーダである。オートエンコーダの対向的な追加により、機械学習の様々な領域におけるオートエンコーダの性能が向上した。本稿では, これら2つのニューラル演算子アーキテクチャに対する逆加算法について検討する。

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