Zhongyi Huang

Aprende cómo los PINNs integran la física con redes neuronales para resolver ecuaciones complejas.

Explorando tarifas de aprendizaje mejoradas en redes neuronales para computación científica.

Un sistema que hace que crear música sea fácil y accesible para todos los niveles de habilidad.

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Te presento ComFNO, un método para resolver ecuaciones diferenciales complejas usando deep learning.

Presentamos PI-TFPONet: un método para resolver PDEs paramétricas sin necesidad de grandes conjuntos de datos.

Los operadores neuronales ofrecen nuevas soluciones para ecuaciones diferenciales parciales complejas en ciencia e ingeniería.

El método mejora la comunicación de los agentes y la precisión de ubicación en condiciones difíciles.

Aprende cómo la Distancia de Edición de Grafos ayuda a comparar estructuras complejas de manera eficiente.