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通过正交注意力提高算子学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型神经网络——神经算子，能够在无限维函数空间中进行映射，逼近任何连续非线性算子。研究提出了四类高效的参数化方法，并在偏微分方程的解算子的代理映射中应用了神经算子，结果表明神经算子具有更好的性能优势且速度更快。
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关键要点
- 神经算子是一种新型神经网络，能够在无限维函数空间中进行映射。
- 神经算子可以逼近任何连续非线性算子，证明了其广义逼近定理。
- 研究提出了四类高效的参数化方法。
- 神经算子在偏微分方程的解算子的代理映射中应用，显示出更好的性能优势和更快的速度。
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