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DLScanner: A parameter space scanner package assisted by deep learning methods
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AI
DOI：10.1016/j.cpc.2025.109659.png)
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摘要
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本文介绍了一种基于深度学习（DL）技术增强的扫描器包。所提出的包解决了与先前开发的基于DL的方法相关的两个主要挑战：高维扫描中的收敛缓慢以及当映射目标空间中的随机点时DL网络泛化能力的有限性。为解决第一个问题，我们使用一个相似性学习网络，将采样点映射到表示空间。在此空间中，目标内点被聚集在一起，而目标外点被有效推开。这种方法通过优化采样点的表示来提升扫描收敛性。第二个挑战通过整合动态采样策略得到缓解。具体而言，我们采用VEGAS映射来为DL网络自适应地建议新点，同时随着更多点的收集改进映射。我们提出的框架相较于其他扫描方法在性能和效率上展现出显著提升。
Keyword:
PROGRAM
SPHENO
期刊
IF:
3.4
论文数:
1.2W
被引数:
3.7W
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