neuraloperator/neuraloperator

何を解決するか

NeuralOperator は、固定サイズのベクトル間のマッピングだけでなく、関数空間間のマッピングを学習することを目的とした PyTorch ライブラリです。これにより、モデルが解像度不変（resolution invariant）となり、ある解像度のデータで訓練されたモデルを、任意の他の解像度のデータに適用できるようになります。

仕組み

このライブラリは、特にフーリエニューラルオペレータ（FNO）とタッカーTensor FNO（TFNO）のニューラルオペレータアーキテクチャの実装を提供しています。TFNO は重みのタッカー分解を使用してパラメータ数を大幅に削減しつつ、入力を分解因子と直接結合することで、前方伝搬の効率性を維持しています。

対象ユーザー

科学的機械学習（scientific machine learning）に取り組む研究者や開発者で、データの解像度に依存しないオペレータを学習する必要がある人。

特徴

• フーリエニューラルオペレータ（FNO）の公式実装。
• 関数空間間での解像度不変の学習。
• パラメータ効率的なモデルアーキテクチャのためのタッカーTensor FNO（TFNO）。
• PyTorch エコシステムの一部。