算子

博世团队提出参考神经算子,学习偏微分方程解对几何变形的平滑依赖

编辑 | 枯叶蝶在解决具有任意形状域的偏微分方程问题时,现有的神经算子方法致力于学习从几何形状到解的映射,但这通常需要庞大的(几何,解)二元组数据集来训练神经算子以确保准确性。然而,对于如工程设计优化等工业应用,因单次仿真可能耗时数小时乃至数天,满足此数据需求极为困难。针对这一挑战,博世人工智能中心(BCAI)的研究人员提出了参考神经算子(RNO)的概念,作为一种新颖的神经算子实现方式,旨在学习解对几何形变的平滑依赖。具体而言,给定一个参考解,RNO 能够预测该参考几何形状任意微小扰动下的对应解,此方法极大地提高了

Creator 面对面 | 如何突破 AI 实践中的资源限制与壁垒?

AI 的实际应用尚处于早期,对于大多的AI开发者来说,「从无到有」比「从有到优」要重要得多。能在有限的资源下跑通业务流程,比跑得姿态优雅要更重要,模型精度虽然是越准确越好,但当精度达到可用需求之后,精度就不再起决定性作用。
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