Presentation Information
[18a-PA1-8]Coordinate Encoding on Linear Grids for Physics-informed Neural Networks
〇Tetsuro Tsuchino1,2, Motoki Shiga1,3,4 (1.Tohoku Univ., 2.Gifu Univ., 3.NIMS, 4.RIKEN)
Keywords:
Machine Learning,Deep Learning,Partial Differential Equation
物理法則をニューラルネットワークの損失関数として組み込むPhysics-Informed Neural Networks（PINN）は，従来の数値計算法に代わる新たなメッシュフリー計算法として注目されている．しかし，PINNの学習はニューラルネットワークが低周波成分から優先的に学習するスペクトルバイアスにより，不安定である．本発表ではこの問題を線形グリッド座標符号化を用いることで緩和できることを示す．