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Un framework unifié qui étend les neural operators aux domaines topologiques via le calcul extérieur discret, améliorant la résolution d'EDPs sur géométries irrégulières.
Une nouvelle formulation de l'attention remplace les affinités softmax par des opérateurs linéaires structurés pour mieux capturer la structure fonctionnelle globale.
Un framework neuronal unifié pour résoudre des équations aux dérivées partielles avec seulement 3 % de données observées, via diffusion latente et apprentissage contrastif.