2025年3月10日 · We propose the Denoising Hamiltonian Network (DHN), a novel framework that generalizes Hamiltonian mechanics operators into more flexible neural operators. DHN …

2024年12月25日 · FFCM：基于快速傅里叶卷积（FFC），通过空间 - 频率域的卷积操作融合多尺度空间特征，比 Transformer 中的自注意力机制更高效地提取全局信息。 PGFN：引入残差通 …

为了解决这些限制，何恺明等来自 MIT、斯坦福大学等机构的研究者提出了去噪哈密顿网络（Denoising Hamiltonian Network，DHN），这是一个将 哈密顿力学 泛化到 神经算子 的框架。

olution Mixer (FFCM) and the Prior-Gated Feed-forward Network (PGFN). In practice, FFCM, built upon Fast Fourier Convolution [6] (FFC), blends multi-scale spatial features in the frequency …

2024年12月23日 · 与自注意力机制不同，FFCM 在空间域和频域中进行卷积运算，使其具有局部-全局捕获能力和效率。 同时，PGFN 以门控方式先导残基通道，以增强局部细节并保留特征 …

与自注意力机制不同，FFCM 在空间域和频域中进行卷积运算，使其具有局部-全局捕获能力和效率。 同时，PGFN 以门控方式先导残基通道，以增强局部细节并保留特征结构。 此外，我们在 …

To tackle these problems, we propose a Frequency-Aware Deraining Transformer Framework (FADformer) that fully captures frequency domain features for efficient rain removal. …

2025年1月12日 · 提出了一种高效的频率感知变换器架构（FADformer）：该架构结合了频率域卷积混合器（FFCM）和基于先验的馈前网络（PGFN），能够在保持全局-局部特征的同时生成 …

2023年5月1日 · In FFCM method, the number of iterations needed to converge to a solution is reduced by introducing a stopping criterion based on the sum of changes in the cluster …

In this article, a fuzzy floating centroids method (FFCM) is proposed, which uses a fuzzy strategy and the concept of floating centroids to enhance the performance of the neural-network …