Feb, 2024

多尺度图像分类的新型傅里叶神经算子框架：在 3D 数字多孔介质中的应用

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TL;DR使用傅里叶神经算子 (FNOs) 为基础的深度学习框架，可以处理大小不同的图像，并通过静态最大池化将 FNO 层与分类器相连接，解决了变尺寸多维数字多孔介质的图像分类问题。
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发现论文，激发创造
  • 基于傅立叶神经算子的分辨率不变图像分类

    本文研究了使用傅里叶神经算子（FNOs）相对于标准卷积神经网络（CNNs）进行图像分类的方法。我们推导了 FNO 结构作为连续和 Frechet 可微分的神经算子在勒贝格空间上的例子，并提出了内插等变的适应结构。

    Apr, 2023

  • 本地卷积增强的全局傅里叶神经算子用于多尺度动态空间预测

    通过改进的傅里叶层和注意机制，我们提出了一种新颖的分层神经算子，旨在捕获所有细节并在不同尺度上处理它们，以解决多尺度偏微分方程问题。在多个物理场景中进行实验，并在现有偏微分方程基准测试中取得卓越性能，尤其是具有快速系数变化特征的方程。

    Nov, 2023

  • U-FNO – 多相流增强傅里叶神经算子深度学习模型

    U-FNO 是一种基于傅里叶神经算子的新颖神经网络结构，可用于解决在多孔介质中的多相流问题，相较于传统卷积神经网络模型和 ML 模型，U-FNO 模型在 CO2 注入问题中具有更高的准确性和数据利用率，只需三分之一的训练数据即可实现与该项目等效的准确性。

    Sep, 2021

  • 从谱的角度对傅里叶神经算子进行分析和改进的研究

    通过光谱分析明确展示了 Fourier 神经操作符在解决偏微分方程时相比卷积神经网络的显著有效性，并提出了 SpecBoost，一种集成学习框架，通过利用多个 Fourier 神经操作符来更好地捕捉高频信息，明显提高了在各种偏微分方程应用中的预测准确度，最高提升了 71%。

    Apr, 2024

  • 预测三维地震波传播的傅里叶神经算子代理模型

    本文介绍了利用神经算子和傅里叶神经算子在三维地震学中进行高保真数值模拟并模拟地面运动时系列的应用。模型可以用于评估地质特征对地面运动的影响，特别是介于中等和大范围的区间的地面运动强度。

    Apr, 2023

  • 混合精度加速 Fourier 神经算子

    通过对 Fourier neural operator（FNO）进行全精度和混合精度训练的内存和运行时时间进行分析，研究混合精度训练的数值稳定性，并设计了一种训练程序，有效减少了训练时间和内存使用，而在准确性上几乎没有减少，适用于 Navier-Stokes 和 Darcy 流动方程。

    Jul, 2023

  • 具有局部积分和微分核的神经算子

    我们提出了一种能够捕捉局部特征的算子学习方法，通过学习具有局部支持核的微分算子和积分算子，在效果上大大改善了 Fourier 神经算子的表现。

    Feb, 2024

  • PAC-FNO: 并行结构全组分傅里叶神经操作器用于低质量图像识别

    提出了一种新的神经网络模型 PAC-FNO，它在频域中进行操作，能够处理不同分辨率的图像，并且通过与现有的图像识别模型结合，显著提高了不同分辨率图像的性能。

    Feb, 2024

  • Vandermonde 神经算子

    该论文提出了一种基于 Vandermonde 结构矩阵的神经运算符 VNO，用于处理非等间距数据，比 FNO 方法更快且精度更高，并且优于非等间距方法 Geo-FNO。

    May, 2023

  • FNOSeg3D: 鲁棒分辨率三维图像分割与傅里叶神经算子

    FNOSeg3D 模型通过 Fourier 神经算子（FNO）提高了参数效率和分辨率鲁棒性，在 BraTS'19 数据集上表现出优于其他模型的鲁棒性。

    Oct, 2023