Understanding PINN’s Failure Modes || Progressive Sharpening from Jacobian Alignment|| Nov 14, 2025
Comprendre les modes de défaillance de PINN || Affûtage progressif à partir de l'alignement jacobien || 14 novembre 2025
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CRUNCH Group: Home of Math + Machine Learning + X
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Shape-informed Operator Learning || Separable PINNs|| Nov 7, 2025
Apprentissage d'opérateurs basé sur la forme || PINNs séparables || 7 novembre 2025
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Differential Equations as Neural Network Representations || Oct 31, 2025
Représentation des équations différentielles par les réseaux de neurones || 31 oct. 2025
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Causality-Based Learning || Extreme Event Aware (η-) Learning || Oct 24, 2025
Apprentissage basé sur la causalité || Apprentissage (η-) conscient des événements extrêmes || 24 octobre 2025
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Stabilizing PDE-ML system || How Does Neural Network Training Work || Oct 17, 2025
Stabilisation du système PDE-ML || Comment fonctionne l'entraînement des réseaux de neurones || 17 octobre 2025
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Kernelization of Natural Gradient Methods for PIML || Oct 10, 2025
Noyautage des méthodes de gradient naturel pour PIML || 10 octobre 2025
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Bayesian Potential for UQ in Chemistry || Oct 3, 2025
Potentiel bayésien pour l'UQ en chimie || 3 octobre 2025
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Stacked-Residual PINN for State Reconstruction || Sep 26, 2025
PINN à résidus empilés pour la reconstruction d'état || 26 sept. 2025
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Generative Models for Turbulent Flows || Meta Learning PINNs || Sep 19, 2025
Modèles génératifs pour écoulements turbulents || Méta-apprentissage PINNs || 19 sept 2025
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Discovery of Singularities in Nonlinear PDEs || Sep 12, 2025
Découverte de singularités dans les EDP non linéaires || 12 septembre 2025
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Abnormal convergence issue in DeepONet || ML in modeling turbulent mixing || Sep 5, 2025
Problème de convergence anormale dans DeepONet || ML dans la modélisation du mélange turbulent || 5 septembre 2025
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Fredholm Neural Networks || Aug 29, 2025
Réseaux de neurones de Fredholm || 29 août 2025
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