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ELM-DeepONets: Backpropagation-Free Training of Deep Operator Networks via Extreme Learning Machines
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种ELM-DeepONets方法，通过极限学习机实现无反向传播的深度算子网络训练，显著降低了计算复杂度。实验结果表明，该方法在保持高精度的同时，减少了计算成本，为算子学习提供了高效的替代方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种ELM-DeepONets方法，通过极限学习机实现无反向传播的深度算子网络训练。
- 该方法显著降低了训练复杂度，解决了深度算子网络在训练过程中对计算资源的巨大需求问题。
- ELM-DeepONets方法将训练重新表述为最小平方问题，保持高精度的同时大幅降低计算成本。
- 该方法为科学计算中的算子学习提供了可扩展且高效的替代方案。
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