arXiv cs.LG· Tomoki Koike, Benjamin Peherstorfer, Elizabeth Qian·· 6 天前AI 评分26
面向降维与降阶建模的带 Lipschitz 控制贪心正交多项式流形
Greedy Orthogonal Polynomial Manifolds with Lipschitz Control for Dimensionality Reduction and Reduced Modeling
AI 导读
该研究提出用于降维与降阶建模的 Greedy-OPM 算法，利用在训练数据上正交的特征来表示多项式解码器。该算法在解码器 Lipschitz 常数受限的条件下，联合选择编码器模式与多项式特征以最小化重构误差。数值实验表明，引入 Lipschitz 约束能够在保持高重构精度的同时，有效提升脱离训练数据时的泛化表现。
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