DeepONet论文复现：Nature Machine Intelligence经典模型实现
DeepONet论文复现Nature Machine Intelligence经典模型实现【免费下载链接】deeponetLearning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponetDeepONet是一个基于算子泛逼近定理的深度学习模型旨在学习非线性算子。本项目提供了《Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators》这篇发表于《Nature Machine Intelligence》论文的完整复现代码让研究者和开发者能够快速上手这一经典模型。 DeepONet模型简介DeepONet由L. Lu等人于2021年提出其核心思想是通过神经网络来学习非线性算子实现从函数空间到函数空间的映射。该模型在偏微分方程求解、物理系统建模等领域具有广泛应用。项目主要包含以下几个关键模块模型实现seq2seq/learner/nn/deeponet.py数据集处理src/deeponet_dataset.pyPDE求解应用src/deeponet_pde.py 快速开始环境准备克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponet安装依赖pip install -r requirements.txt安装DeepXDE v0.11.2注意版本兼容性pip install deepxde0.11.2如果使用DeepXDE0.11.2版本需要将代码中的OpNN重命名为DeepONetOpDataSet重命名为Triple并进行其他相应修改。基础示例运行1. PDE求解示例运行PDE求解示例程序将首先生成训练和测试数据集然后训练DeepONet模型python src/deeponet_pde.py训练过程中会在屏幕上显示训练和测试的MSE误差。2. 数据集训练示例运行数据集训练示例python src/deeponet_dataset.py同样会显示训练和测试的MSE误差。 高级应用分数阶拉普拉斯算子学习项目还提供了使用DeepONet学习2D分数阶拉普拉斯算子的示例进入分数阶目录cd fractional运行训练脚本python DeepONet_float32_batch.py预期运行时间约为3小时训练完成后会生成训练和测试损失的图表。序列到序列学习在seq2seq目录下提供了基于DeepONet的序列到序列学习实现模型定义seq2seq/learner/nn/seq2seq.py主程序seq2seq/seq2seq_main.py 参考文献Lu, L., Jin, P., Pang, G., Zhang, Z., Karniadakis, G. E. (2021). Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators.Nature Machine Intelligence, 3, 218-229. 许可证本项目遵循LICENSE文件中的许可条款。通过本项目提供的代码研究者可以深入理解DeepONet的工作原理并将其应用于各种非线性算子学习任务中。无论是学术研究还是工业应用DeepONet都展现出了强大的潜力。【免费下载链接】deeponetLearning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponet创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
