Strukturoptimering är en populär metod för att designa objekt som brotrussar, flygplansvingar och optiska anordningar. Tyvärr beror kvaliteten på lösningarna starkt på hur problemet parameteriseras. I detta dokument föreslår vi att man använder implicita bias över funktioner som induceras av neurala nätverk för att förbättra parameteriseringen av strukturell optimering. I stället för att direkt optimera densiteter på ett rutnät, optimerar vi istället parametrarna för ett neuralt nätverk som ger dessa densiteter. Denna reparameterisering leder till olika och ofta bättre lösningar. På ett urval av 116 strukturella optimeringsuppgifter producerar vårt arbetssätt den bästa designen 50% oftare än den bästa basmetoden.
En liknande idé REF användes också för strukturell optimering, vilket är en populär metod för att designa objekt som brotrussar, flygplansvingar och optiska anordningar.
Neural reparameterization improves structural optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}