Abstrakt. Vi föreslår en ny neural nätverk arkitektur, SwitchNet, för att lösa vågekvationen baserade inversa spridningsproblem genom att tillhandahålla kartor mellan spridare och utspridda fält (och vice versa). Den största svårigheten med att använda ett neuralt nätverk för detta problem är att en spridare har en global inverkan på det utspridda vågfältet, vilket gör typiska konvolutionella neurala nätverk med lokala anslutningar inte tillämpliga. Även om det är möjligt att hantera ett sådant problem med hjälp av ett fullt uppkopplat nätverk, antalet parametrar växer fyrsidigt med storleken på in- och utdata. Genom att utnyttja den inbyggda lågvärdiga strukturen av spridningsproblemen och införa ett nytt byteslager med glesa anslutningar, använder SwitchNet arkitektur mycket färre parametrar och underlättar utbildningsprocessen. Numeriska experiment visar lovande noggrannhet när det gäller att lära sig de främre och omvända kartorna mellan spridarna och det utspridda vågfältet.
I REF, en neural nätverk arkitektur som kallas SwitchNet föreslås att lösa den omvända spridningsproblem genom kartläggningen mellan spridare och det utspridda fältet.
SwitchNet: a neural network model for forward and inverse scattering problems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}