CAN-PINN: a fast physics-informed neural network based on coupled-automatic-numerical differentiation method

In this study, novel physics-informed neural network (PINN) methods for coupling neighboring support points and their derivative terms which are obtained by automatic differentiation (AD), are proposed to allow efficient training with improved accuracy. The computation of differential operators requ...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Chiu, Pao-Hsiung, Wong, Jian Cheng, Ooi, Chinchun, Dao, My Ha, Ong, Yew-Soon
مؤلفون آخرون: School of Computer Science and Engineering
التنسيق: مقال
اللغة:English
منشور في: 2022
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/162602
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
المؤسسة: Nanyang Technological University
اللغة: English

مواد مشابهة