כתבה
arXiv cs.LG ·
Bi-HYCO: למידה שיתופית דו-מטרתית
Bi-HYCO: Bi-Objective Cooperative Learning for PDE Parameter Identification under Fragmented Observations
Bi-HYCO היא שיטה חדשה לזיהוי פרמטרים של משוואות דיפרנציאליות חלקיות (PDE) תחת תצפיות מקוטעות. היא משלבת שני מודלים, פיזי וסינתטי, ומאפשרת להם לתקשר זה עם זה בנקודות אינטראקציה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.06511v1 Announce Type: new Abstract: Physical and synthetic models may describe complementary aspects of the same PDE-governed system while receiving different, possibly fragmented, observations. We propose Bi-Objective HYCO (Bi-HYCO), a cooperative framework that retains both representations and their local observational objectives while coupling their predicted states at unlabeled interaction points. These points contain no measurements and do not augment the data; they provide a communication mechanism in the common state space. The two criteria form a vector-valued objective, and weighted scalarizations provide computational realizations. For the deterministic shared-observation algorithm with fixed interaction points, we prove sufficient decrease and finite length of the wh
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית