DeepONet论文复现：Nature Machine Intelligence经典模型实现

DeepONet论文复现：Nature Machine Intelligence经典模型实现

【免费下载链接】deeponetLearning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponet

DeepONet是一个基于算子泛逼近定理的深度学习模型，旨在学习非线性算子。本项目提供了《Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators》这篇发表于《Nature Machine Intelligence》论文的完整复现代码，让研究者和开发者能够快速上手这一经典模型。

🌟 DeepONet模型简介

DeepONet由L. Lu等人于2021年提出，其核心思想是通过神经网络来学习非线性算子，实现从函数空间到函数空间的映射。该模型在偏微分方程求解、物理系统建模等领域具有广泛应用。

项目主要包含以下几个关键模块：

• 模型实现：seq2seq/learner/nn/deeponet.py
• 数据集处理：src/deeponet_dataset.py
• PDE求解应用：src/deeponet_pde.py

🚀 快速开始

环境准备

1. 克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponet

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 安装DeepXDE v0.11.2（注意版本兼容性）：

pip install deepxde==0.11.2

如果使用DeepXDE>0.11.2版本，需要将代码中的OpNN重命名为DeepONet，OpDataSet重命名为Triple并进行其他相应修改。

基础示例运行

1. PDE求解示例

运行PDE求解示例，程序将首先生成训练和测试数据集，然后训练DeepONet模型：

python src/deeponet_pde.py

训练过程中会在屏幕上显示训练和测试的MSE误差。

2. 数据集训练示例

运行数据集训练示例：

python src/deeponet_dataset.py

同样会显示训练和测试的MSE误差。

🔬 高级应用

分数阶拉普拉斯算子学习

项目还提供了使用DeepONet学习2D分数阶拉普拉斯算子的示例：

1. 进入分数阶目录：

cd fractional

2. 运行训练脚本：

python DeepONet_float32_batch.py

预期运行时间约为3小时，训练完成后会生成训练和测试损失的图表。

序列到序列学习

在seq2seq目录下，提供了基于DeepONet的序列到序列学习实现：

• 模型定义：seq2seq/learner/nn/seq2seq.py
• 主程序：seq2seq/seq2seq_main.py

📚 参考文献

Lu, L., Jin, P., Pang, G., Zhang, Z., & Karniadakis, G. E. (2021). Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators.Nature Machine Intelligence, 3, 218-229.

📝 许可证

本项目遵循LICENSE文件中的许可条款。

通过本项目提供的代码，研究者可以深入理解DeepONet的工作原理，并将其应用于各种非线性算子学习任务中。无论是学术研究还是工业应用，DeepONet都展现出了强大的潜力。

【免费下载链接】deeponetLearning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponet