突破深度学习求解PDE的瓶颈，清华提出空间调控新范式GridMix
清华大学研究团队提出了一种新型空间调控方法 GridMix，用于改进神经场（INRs）在偏微分方程（PDEs）建模中的表现。GridMix 将空间调控参数表示为网格基函数的线性组合，融合了局部细节捕捉和全局结构建模的能力，同时降低了过拟合风险。实验表明，GridMix 在动态系统建模和几何感知推理任务中表现出卓越性能，尤其是在稀疏空间域和时间外推场景下优势明显。这一研究成果已被 ICLR 2025 接收，并入选 Oral 论文。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/daYZe24LzC5tRM2MgYLjDQ
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