arXiv cs.LG· Qian Hu, Bin Fan, Yao Xiao, Zhicheng Lin, Meixin Xiong·· 6 小时前AI 评分12
TGSR-PINN：面向物理信息神经网络逆问题的目标引导选择性重加权迁移学习方法
Target-Guided Selective Reweighting for Physics-Informed Neural Network Inverse Problems: A Transfer Learning Approach
AI 导读
研究者提出 TGSR-PINN，一种目标证据驱动的表示校正方法，用于物理信息神经网络（PINN）逆问题的迁移学习。该方法迁移源网络权重与偏置但独立初始化目标物理参数，经目标短适应后用一阶 Taylor 敏感度与预激活方差对神经元打分，再通过高斯混合模型转为弱适应信号，对输入权重行和偏置施加有界选择性软衰减。
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