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使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程
这是一篇在2020年发表在ICLR的论文,论文使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程,文章提出的模型主要创新点是允许任意空间和时间离散化,也就是说在求解偏微分划分网格时,网格可以是不均匀的,由于所求解的控制方程是未知的,在表示控制方程时,作者使用了消息传递的图神经网络进行参数化。在许多
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分段、分页(%E5%88%86%E6%AE%B5%E5%88%86%E9%A1%B5)引言(%E5%BC%95%E8%A8%80)什么是碎片?(%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E7%A2%8E%E7%89%87)
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