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Data_Assimilation:理学硕士研究项目(6 个月)。 使用深度学习 (AE) 的数据同化。 帝国理工学院机器学习理...
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伐达克 该模块用于为变分数据同化创建卷积自动编码器。 用户只需几行代码就可以定义,创建和训练用于数据同化的AE。 它是伴随代码的文件,发表在计算机方法在应用力学与工程系。 介绍 数据同化 (DA) 是一种不确定性量化技术,用于通过将预测数据与状态观察相结合来减少预测误差。 DA 最常用的技术是变分方法和卡尔曼滤波器。 在这项工作中,我们提出了一种使用自动编码器对背景误差协方差矩阵进行建模的方法,以大大降低求解 3D 变分 DA 的计算成本,同时提高数据同化的质量。 数据 本文中使用的数据归伦敦帝国理工学院数据科学研究所所有。 如果您无权访问此数据,请参阅以下有关使用您自己的数据训练模型的部分。 安装 通过导航并安装适用于您的系统的版本来安装vtk 。 导航到基本目录并运行: pip install -e . 从主目录运行pytest以确保正确安装。 测试 从项目主目录运行pytes
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Data_Assimilation:理学硕士研究项目(6 个月)。 使用深度学习 (AE) 的数据同化。 帝国理工学院机器学习理学硕士 2018-19 (417个子文件)
nobsdf.csv 3KB
modesdf.csv 2KB
DA_tables - perf_time.csv 350B
.gitattributes 32B
.gitignore 1KB
.gitignore 231B
CBAM.graphml 63KB
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RDB_GRDB.graphml 43KB
RAB.graphml 31KB
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NeXt.graphml 17KB
f^o.graphml 15KB
resVanilla.graphml 14KB
plot_TSVD.ipynb 582KB
plot_DAMSE-checkpoint.ipynb 579KB
plot_w_time.ipynb 517KB
plot_w_time-checkpoint.ipynb 517KB
plot_TSVD-checkpoint.ipynb 489KB
CAE_zoo_analysis-checkpoint.ipynb 416KB
augmentation.ipynb 324KB
CAE_zoo_analysis.ipynb 311KB
improvement_vs_reconstruction_err-checkpoint.ipynb 251KB
improvement_vs_reconstruction_err.ipynb 251KB
augmentation-checkpoint.ipynb 206KB
Fine_tuning-checkpoint.ipynb 195KB
Fine_tuning.ipynb 193KB
AE_results-checkpoint.ipynb 130KB
AE_results.ipynb 130KB
time_perf_tradeoff-checkpoint.ipynb 129KB
time_perf_tradeoff.ipynb 128KB
CAE_zoo_analysis_BN-prelim-checkpoint.ipynb 109KB
CAE_zoo_analysis_BN-prelim.ipynb 109KB
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activation_fns.ipynb 109KB
run_DA_best_CAE-checkpoint.ipynb 98KB
activation_fns-checkpoint.ipynb 93KB
table_data_extract.ipynb 39KB
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table_data_extract-checkpoint.ipynb 37KB
ResNeXt_struct.ipynb 22KB
ResNeXt_struct-checkpoint.ipynb 16KB
SVD_reconstruction_err-checkpoint.ipynb 15KB
SVD_reconstruction_err.ipynb 15KB
Untitled-checkpoint.ipynb 4KB
Lu2019.jpg 600KB
AE_diagram.jpg 82KB
LICENCE 1KB
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README.md 4KB
README.md 2KB
README.md 1KB
README.md 175B
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