Zobrazeno 1 - 10
of 46 754
pro vyhledávání: '"Physical information"'
Autor:
Jiang, Peifan, Wang, Xuben, Wang, Shuang, Deng, Fei, Wang, Kunpeng, Wang, Bin, Yang, Yuhan, Fadel, Islam
Magnetotelluric deep learning (DL) inversion methods based on joint data-driven and physics-driven have become a hot topic in recent years. When mapping observation data (or forward modeling data) to the resistivity model using neural networks (NNs),
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.09388
Brain Tumor Segmentation (BraTS) plays a critical role in clinical diagnosis, treatment planning, and monitoring the progression of brain tumors. However, due to the variability in tumor appearance, size, and intensity across different MRI modalities
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.12167
Autor:
Guglielmo, Gianmarco, Montessori, Andrea, Tucny, Jean-Michel, La Rocca, Michele, Prestininzi, Pietro
Application of Neural Networks to river hydraulics is fledgling, despite the field suffering from data scarcity, a challenge for machine learning techniques. Consequently, many purely data-driven Neural Networks proved to lack predictive capabilities
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.08589
Autor:
Burgert, Tom, Demir, Begüm
The application of data augmentation for deep learning (DL) methods plays an important role in achieving state-of-the-art results in supervised, semi-supervised, and self-supervised image classification. In particular, channel transformations (e.g.,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.14547
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Electronic Research Archive, Vol 32, Iss 4, Pp 2699-2727 (2024)
In this paper, an accurate fractional physical information neural network with an adaptive learning rate (adaptive-fPINN-PQI) was first proposed for solving fractional partial differential equations. First, piecewise quadratic interpolation (PQI) in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2321f07888b14bd1a11fd476672bfb30
Publikováno v:
APL Machine Learning 2 (1), 016118 (2024)
It was recently demonstrated that two machine-learning architectures, reservoir computing and time-delayed feed-forward neural networks, can be exploited for detecting the Earth's anomaly magnetic field immersed in overwhelming complex signals for ma
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.14131
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.