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algebraic multigrid
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利用机器学习方法简化代数多重网格的算子复杂度
提出了一种基于数据驱动和机器学习的方法来计算代数多重网格 (AMG) 方法中的非 Galerkin 粗网格算子，同时保持整体的 AMG 收敛性，以解决操作符复杂度增加的问题。
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a year ago
加速三维椭圆偏微分方程有限元求解器的代数多重网格算法的深度学习算法
提出了一种基于深度学习的算法，利用人工神经网络调整强度阈值参数，减小求解偏微分方程时代数多重网格方法（AMG）的计算开销，实验结果在含有异质的扩散系数和杨氏模量问题的训练集外的测试集上能节省 30% 左右的计算时间。
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a year ago
使用图神经网络学习代数多重网格
该研究提出了一种基于图神经网络的框架，用于学习解决稀疏对称正定矩阵线性方程组的 AMG 延拓算子，实验结果表明，与传统的 AMG 相比，该方法具有更高的收敛速率，证明了神经网络在开发稀疏系统求解器方面的潜在用途。
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4 years ago
基于图的卷积神经网络
本文研究基于图信号处理和卷积定理的图卷积神经网络方法，利用图傅里叶变换和谱乘法构建卷积和池化层，使用代数多重网格方法降低图分辨率，以深度学习方式解决机器学习中的空间不规则问题。实验结果表明，该方法在手写数字分类问题上的成绩优于传统 CNN
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8 years ago
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