Mar, 2020

潜空间细分：流体流动的稳定可控时间预测

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TL;DR本文提出了一种端到端训练神经网络体系结构，以具有高时态稳定性的方式强韧地预测流体流动的复杂动力学。该方法是基于卷积神经网络（CNN）的空间压缩与堆叠长期短期记忆（LSTM）层结构的时间预测网络，并采用新颖的潜在空间划分方法（LSS）。通过选择性地覆盖部分预测的潜在点空间，我们提出的方法能够强韧地预测复杂物理问题的长期序列，并突出空间压缩网络对潜在空间创建的循环训练的好处。
neural networkfluid dynamicstemporal stabilityconvolutional neural networkrecurrent training
发现论文，激发创造
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