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GIT-Net：运算符学习的广义积分变换
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了GIT-Net，一种用于逼近偏微分方程算子的深度神经网络架构。GIT-Net在复杂几何体上的PDE问题中表现出较小的测试误差和低评估，计算和内存需求随着网格离散化的扩展而平稳增长。
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关键要点
- GIT-Net 是一种用于逼近偏微分方程算子的深度神经网络架构。
- GIT-Net 受到积分变换算子的启发，使用深度神经网络参数化自适应广义积分变换。
- 与刚性积分变换不同，GIT-Net 的计算和内存需求随着网格离散化的扩展而平稳增长。
- GIT-Net 在复杂几何体上的 PDE 问题中表现出较小的测试误差和低评估。
- 数值实验表明，GIT-Net 是一个具竞争力的神经网络算子，在一系列 PDE 问题中表现优异。
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