LeMON:学习多操作符网络
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了在解决偏微分方程(PDE)时,单操作符学习的局限性,通过提出对多操作符学习的预训练和微调策略,以适应新的PDE任务。研究表明,通过使用多样的操作符家庭进行预训练,模型可以在仅有少量样本的情况下,成功地预测未知的操作符,显著超越单操作符神经网络的表现,并引入了一种提升模型适应性的元学习算法。
预训练方法在偏微分方程建模中具有潜力,但效果取决于模型和数据集选择。迁移学习和基于物理学的预训练策略效果最佳,数据增强可进一步提高性能。在稀缺数据环境下微调或推广到相似的下游数据时,预训练具有额外好处。未来希望在PDEs的预训练方法开发和评估方面有更多工作。