Guang Lin

E-RSAVアルゴリズムの最適化タスクでの利点を見つけよう。

粗い解決策と細かい解決策を組み合わせて、正確な予測をする新しいアプローチ。

DeepONetのための信頼区間を分割コンフォーマル予測法を使って強化する。

新しい方法が学習率を調整して、モデルのトレーニングをもっと早くて良くするよ。

Koopmanオートエンコーダーが時間とともに複雑なシステムの挙動を予測する方法を探る。

限られたデータで敵対的オートエンコーダーが機械学習モデルをどう向上させるかを発見しよう。

複雑な方程式を解くための演算子学習とニューラルネットワークを詳しく見てみよう。

研究者たちは、革新的な手法を使ってLLMの数学処理能力を向上させてる。