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REAct：用于提高PINNs学习和泛化能力的合理指数激活函数
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的合理指数激活函数（REAct），旨在提升物理信息神经网络（PINNs）的学习和泛化能力。实验结果显示，REAct在热问题上的均方误差显著低于现有激活函数，并在函数逼近和反问题中表现优异，增强了噪声抵抗能力和参数估计的准确性。
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关键要点
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本研究提出了一种新的合理指数激活函数（REAct），旨在解决物理信息神经网络（PINNs）在优化过程中激活函数灵活性和泛化能力不足的问题。
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REAct激活函数包含四个可学习的形状参数，能够显著提升PINNs的学习和泛化能力。
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实验结果显示，REAct在热问题上的均方误差（MSE）比现有标准激活函数低三个数量级。
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REAct在函数逼近任务和反问题中表现优异，增强了噪声抵抗能力和参数估计的准确性。
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