Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- 순수 함수
- 연산자 학습
- Burgers Equation
- Wireless Power Transfer
- 맥스웰 방정식
- DeepONet
- PIDoN
- Pino
- jax
- FNO
- Physics Informed Neural Network
- 딥오넷
- HFSS
- Physics Informed Neural Operator
- PINN
- Neural Operator
- Anaconda
- Resonance frequency
- 품질 인자
- 일러스트레이터 수식
- WPT
- Wireless Power Transform
- 일반기계기사
- COLAB
- jax error
- Governing Equation
- Q factor
- Neural Operator 설명
- Operator Learning
- Maxwell Equation
Archives
- Today
- Total
목록FNO (1)
잡다구리 너구리

Fourier Neural Operator(FNO)는 Neural Operator의 일종으로 Kernel Integral Operator에서의 Kernel function을 사용하는 대신 Fast Fourier Transform(FFT)를 통해 Fourier 공간에서 표현한 Neural Operator이다. 본문에서는 FNO의 핵심 개념에 대해 다뤄볼 예정이다. 해당 개념을 제시한 논문은 Zongyi Li의 "Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Equatons"로 FNO에 대해 자세히 알고 싶다면 해당 논문을 참조하면 된다. FNO에 대해 공부할 때 바로 포스팅을 했어야 됐는데 귀찮아서 미루다 보니 어느 정도 기억을 더듬어 적는 바가..
인공지능/Deep Learning
2023. 9. 19. 20:59