GENERIC-FNO: Conservación de energía y producción de entropía en operadores neurales de Fourier
Descubre cómo GENERIC-FNO logra precisión de máquina en la preservación de leyes termodinámicas, superando a modelos previos en PDEs complejas.
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Reformulación de operadores neuronales en d+1 para mejorar la evolución de embeddings. Menor error en benchmarks como calor y Rayleigh-Taylor.
Descubre cómo una dimensión auxiliar en operadores neuronales mejora precisión en benchmarks de dinámica, logrando menor error L2 y generalización zero-shot.
Marco diferenciable con redes neuronales implícitas mejora inversión completa y sin fase, ofreciendo precisión y robustez incluso con mediciones ruidosas.
El APT fusiona atención global-local para simular sistemas subterráneos con alta precisión y supera modelos previos. ¡Descúbrelo!
¿Es posible la superresolución zero-shot en aprendizaje de operadores? Este estudio teórico revela condiciones y límites. ¡Descubre cuándo funciona y cuándo no!
RIB permite FlashAttention en SR Transformers, logrando ventanas de 96x96, 2.1x menos entrenamiento y 2.9x menos inferencia. Alcanza 35.63 dB PSNR en Urban100.