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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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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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物理规律通过自动微分编码到GANs的架构中。
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采用Wasserstein GANs进行稳定训练。
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使用深度神经网络进行生成和鉴别。
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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。
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