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ELM-DeepONets：通过极限学习机实现无反向传播的深度算子网络训练
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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，通过极限学习机降低深度算子网络的训练复杂度，从而显著降低计算成本，同时保持高精度。
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关键要点
- 本研究提出了一种ELM-DeepONets方法。
- ELM-DeepONets方法通过极限学习机降低深度算子网络的训练复杂度。
- 该方法显著降低了计算成本，同时保持高精度。
- 研究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。
- 利用极限学习机的无反向传播特性，将训练重新表述为最小平方问题。
- 实验结果表明，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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