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通过多重深度学习模型融合估计日冕物质抛射质量和动能
通过使用 DeepCME 方法，该研究利用深度学习模型联合估计日冕物质抛射（CME）的质量和动能，并在实验结果中展现了相对平均误差 (MRE) 的改进。这是深度学习首次在估计 CME 质量和动能方面得到应用。
PDF7 months ago
求解 Wasserstein 拉格朗日流的计算框架
通过动态形式化的最优输运，结合底层几何学（动能）选择和密度路径（势能）的正则化，构造了多种变分问题（Lagrangians），包括 Schrödinger 桥、非平衡最优输运和具有物理约束的最优输运等。采用双重 Lagrangians 的对
PDF9 months ago
KDD神经网络训练的最小作用量原理
通过将神经网络视为一种随时间推移的动力系统，我们发现网络的输运映射中存在低动能位移偏差，并将其与泛化性能相关联，从而提出了一种新的学习算法，该算法可自动适应给定任务的复杂度，并在低数据情况下产生具有高泛化能力的网络。
PDF4 years ago
Hamiltonian Descent 方法
研究了一种基于动力学系统模拟的优化方法，该方法使用常量步长和一阶梯度信息，在更大的凸函数类中实现线性收敛性，包括那些在其极小值点处可能具有奇异或未有界的二阶导数，该方法的动力学梯度映射可以设计成以凸共轭的形式整合信息，允许在非平滑或非强凸的
PDF6 years ago
深度学习与薛定谔方程
使用深度卷积神经网络预测四类二维电势约束下电子的能量，实验结果表明，模型在预测基态能量上可以达到化学精度水平，并探究了模型在预测其他物理量（如动能、第一激发态能量）表现的情况。
PDF7 years ago