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Jul, 2023
学习和泛化模拟元建模中的多项式
Learning and Generalizing Polynomials in Simulation Metamodeling
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Jesper Hauch, Christoffer Riis, Francisco C. Pereira
TL;DR
通过收集和提出乘性神经网络(MNN)的架构作为递归构建块,本文在多项式时间步更新领域进行了模拟元模型的研究,实验证明了MNN在泛化能力上优于基准模型,并针对流行病学模拟模型展示了MNN的归纳偏差,即学习和泛化高阶多项式。
Abstract
The ability to learn
polynomials
and generalize out-of-distribution is essential for
simulation metamodels
in many disciplines of engineering, where the
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