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基于图信息的稀疏网格间断检测神经网络
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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
本文介绍了一种利用基于图的神经网络 (GINNs) 和稀疏网格来检测大于3维领域中不连续函数的新方法。实验证明GINNs在检测不连续界面方面具有高效性和鲁棒泛化性。
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关键要点
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本文介绍了一种新方法，利用基于图的神经网络 (GINNs) 和稀疏网格检测大于3维领域中的不连续函数。
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引入了一种递归算法，用于基于稀疏网格的通用检测器，具有收敛性和易用性。
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在维数为2和4的函数上进行的数值实验证明了GINNs在检测不连续界面方面的效率和鲁棒泛化性。
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训练的GINNs具有可移植性和通用性，可以集成到各种算法中并在用户之间共享。
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