arXiv · ML· Niall Jeffrey, Benjamin D. Wandelt·· 3 小时前AI 评分30
Macrocanonical Generator Networks：用于摊销物理模拟的数据高效神经代理模型
Macrocanonical Generator Networks: Data-Efficient Neural Surrogates for Amortized Physics Simulation
AI 导读
提出Macrocanonical Generator Networks框架，通过匹配多尺度统计学习神经代理，实现物理过程的摊销模拟。 模型前向传播速度比参考模拟器快超10^6倍，比微正则梯度下降快超10^3倍，能在极少甚至单样本训练集中恢复真实样本。 可复用于下游预训练及基于模拟的推断，为多保真度科学机器学习工作流提供数据高效路径。
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