基于深度生成模型的集合方法进行地下结构表征

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该研究提出了一种新型PI-GANs,用于解决基于有限数量的分散测量数据的前向、反向和混合随机问题。采用Wasserstein GANs进行稳定训练,并使用深度神经网络进行生成和鉴别。结果表明,该方法在解决高维随机微分方程问题上具有准确性和有效性。

原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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