09:07
官方账号arXiv cs.LG@Joseph Webb, Sadok Jerad, Coralia Cartis
精选
推荐理由：PINNs一直跑不过传统方法，DSGNAR用二阶优化解决了问题，精度和速度都大幅提升，代码已开源，值得看看。
PINNs
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7月3日
09:07
DSGNAR是一种针对物理信息神经网络（PINNs）训练中病态损失问题的二阶优化框架，通过双重草图高斯-牛顿与自适应正则化策略，在多个基准上取得突破。在双精度下，相对ℓ2误差可低至3×10^{-16}；在经典Burgers方程上比现有结果提升五个数量级，在高维Poisson问题上提升八个数量级。单精度下，Burgers方程可在10秒内达到ℓ2_rel=4.75×10^{-7}。该方法对不同架构、精度和超参数均表现鲁棒。
6月17日
11:35
11:35
官方账号arXiv cs.LG@Gbenga T. Awojinrin, Abdul-Akeem Olawoyin, Rami M. Younis
精选
推荐理由：这个新方法LiL-Q用凸优化替代了PINNs的非凸训练，收敛快、参数少，在Navier-Stokes等难题上效果拔群，值得关注。