KernelOnet：可解释神经算子框架

2026-09-30，arXiv·Machine Learning 报道 KernelOnet：一种将核函数显式嵌入神经算子架构的可解释框架，以数据驱动核、物理信息核和混合核三种互补核替代 DeepONet 的隐式基函数网络。在三个基准及一个浅水波导工程问题上，KernelOnet 以更少可学习参数达到更高精度，无需内部解标签的无监督配置，且每次查询推理成本远低于逐实例求解器。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。