arXiv · ML· Tomoki Koike, Benjamin Peherstorfer, Elizabeth Qian·· 1 天前AI 评分21
Greedy-OPM：用于降维与模型缩减的贪婪正交多项式流形方法
Greedy Orthogonal Polynomial Manifolds with Lipschitz Control for Dimensionality Reduction and Reduced Modeling
AI 导读
Greedy-OPM 算法通过贪婪选择编码模式与多项式特征，在控制解码器 Lipschitz 常数的前提下最小化重建误差。 该方法利用训练数据上的经验正交性，在降低维度的同时保留了高重建精度。 数值实验表明，Lipschitz 约束增强了模型在训练数据之外的泛化能力。
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