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...
محفوظ في:
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
-
Sequential classification criteria for NNs in automatic speech recognition
بواسطة: Wang, G., وآخرون
منشور في: (2013) -
UNDERSTANDING AND IMPROVING NEURAL ARCHITECTURE SEARCH
بواسطة: SHU YAO
منشور في: (2022) -
Incremental ordered neural network training
بواسطة: Guan, S.-U., وآخرون
منشور في: (2014) -
Neuro-adaptive motion control with velocity observer in operational space formulation
بواسطة: Soewandito, D.B., وآخرون
منشور في: (2014) -
A local point interpolation method for static and dynamic analysis of thin beams
بواسطة: Gu, Y.T., وآخرون
منشور في: (2014)