BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-18T00:00:00Z 利用自动编码的守恒定律发挥神经算子的能力 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种潜在动态学习的方法，通过深度卷积自编码器计算高维动力系统状态的低维嵌入，并定义了一个低维的非线性流形使状态进行演化。同时，定义了潜在动力学模型，该模型的目标函数为有限体离散化中控制体内守恒定律违规平方和加上非线性等式约束，确保潜在状态满足守恒定律。 🏷️ 标签 低维嵌入 深度卷积自编码器 潜在动力学模型 潜在动态学习 非线性流形 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
