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Karniadakis的陈和陈的论文的灵感来自于陈和陈，决定探讨开发可能近似线性和非线性运营商的可能性。他用他的博士学位讨论了这个想法。学生，陆路，谁开始开发深度。相反，与近似函数的传统神经网络相比，Deeponet近似于线性和非线性运算符。
最后，我还阅读了其同组的另一篇论文。这正是我们研究的开始。”受Chen及其论文的启发，Karniadakis决定探索开发一种可以近线性和非线性算子的神经网络。他与其博士生LuLu讨论了这个想法。与近神经网络的传统函数相反，DeepONet近线性和非线性
最后，我还阅读了其同组的另一篇论文。这正是我们研究的开始。”受Chen及其论文的启发，Karniadakis决定探索开发一种可以近线性和非线性算子的神经网络。他与其博士生LuLu讨论了这个想法。与近神经网络的传统函数相反，DeepONet近线性和非线性
DeepONet与众不同的一点就是它的分叉架构，它在分支（“branch”）和主干（“trunk”）这两个并行网络中处理数据。前者学习近似输入端的多个函数，后者学习近似输出端的多个函数。接着，DeepONet结合这两个网络的输出来学习PDE所需的算子。
该团队尚未完成分析FNO的论文，但是Mishra认为它可以比DeepONet更有效地解决某些特定问题。他的团队正在对FNO进行详细的分析，其中包括与DeepONet的比较。但是，很明显的是，这两种方法都会超越传统的求解器。
DeepONet的独特之处在于它的分叉式架构，该架构在两个并行网络（「分支」和「主干」）中处理数据。前者学习预估输入侧的许多函数，后者学习预估输出侧的函数。然后，DeepONet将两个网络的输出合并，以学习偏微分方程所需的算子。
LuLu(陆路),PengzhanJin(金鹏展),andGeorgeEmKarniadakis,DeepONet:Learningnonlinearoperatorsforidentifyingdifferentialequationsbasedontheuniversalapproximationtheoremofoperators,arXiv:1910.03193v3,2020.
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布朗大学的研究人员建立了DeepONet,这是一种基于神经网络的新型模型,可以有效地学习线性和非线性算子。这种新颖的模型是受复旦大学研究人员领导的较早研究的启发。一个连续函数不具...
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Therewas,however,oneparticulartypeofdeep,feedforwardnetworkthatwasmucheasiertotrainandgeneralizedmuchbetterthannetworkswithfullconnectivitybetwee...
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Rundeeponet_pde.py,whichwillfirstgeneratethetwodatasets(trainingandtest)andthentrainaDeepONet.ThetrainingandtestMSEerrorswillbedisplayed...
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