יום שישי, 31 ביולי 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

רשתות עצביות אקוויריאנטיות

Equivariant Eikonal Neural Networks: Grid-Free, Scalable Travel-Time Prediction on Homogeneous Spaces
חוקרים מציגים רשתות עצביות אקוויריאנטיות לחיזוי זמני מסע. הגישה משלבת שדות עצביים אקוויריאנטיים עם פתרונות נוירולוגיים. התוצאות מראות עליונות בביצועים וגמישות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2505.16035v3 Announce Type: replace-cross Abstract: We introduce Equivariant Neural Eikonal Solvers, a novel framework that integrates Equivariant Neural Fields (ENFs) with Neural Eikonal Solvers. Our approach employs a single neural field where a unified shared backbone is conditioned on signal-specific latent variables - represented as point clouds in a Lie group - to model diverse Eikonal solutions. The ENF integration ensures equivariant mapping from these latent representations to the solution field, delivering three key benefits: enhanced representation efficiency through weight-sharing, robust geometric grounding, and solution steerability. This steerability allows transformations applied to the latent point cloud to induce predictable, geometrically meaningful modifications i
קרא במקור המקורי