关于记忆在建模时间相关偏微分方程中的优势

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-03T00:00:00Z

该文章介绍了一种新颖的网格无关模型，用于从具有噪声和部分观测的不规则时空网格中学习偏微分方程。该模型具有高效的概率框架和新颖的编码器设计，能够提高数据效率和网格独立性。通过分摊变分推断和多射击技术，该模型在复杂的合成和真实世界数据集上展示了最先进的性能，能够有效处理部分观测数据。该模型优于最近的方法，显示了推进数据驱动的偏微分方程建模的潜力，并能够对复杂的部分观测动态过程进行稳健、网格无关的建模。