arXiv cs.LG· Sepehr Mousavi, Levi Lingsch, Siddhartha Mishra, Laura De Lorenzis·· 2 小时前AI 评分37
用于算子学习的通用隐空间自监督学习
Self-Supervised Learning of Universal Latent Spaces for Operator Learning
AI 导读
该研究提出将表征学习与算子学习解耦，通过在合成解析函数上自监督预训练泛函自编码器，构建可跨任务复用的通用冻结隐空间。在流体力学、固体力学及声学等 28 项任务中，该方案精度超越端到端 SOTA 架构，训练吞吐量提升最高达一个数量级。其隐空间推理 rollout 提速达一个数量级，单张消费级 GPU 经分块推理可处理超 5 亿个点。
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