Некоторые преимущества архитектуры DeepONet перед другими архитектурами глубокого обучения:

• Универсальное приближение. 1 DeepONet основан на теореме универсального приближения операторов, что позволяет ему с высокой точностью приближать любые непрерывные нелинейные операторы. 14
• Скорость и эффективность. 1 После обучения DeepONet может делать предсказания в реальном времени значительно быстрее, чем традиционные решатели, используемые для дифференциальных уравнений. 1
• Универсальность. 1 Архитектура может применяться в различных областях, включая моделирование климата, робототехнику и даже системы ядерной энергии. 1 Способность обобщать данные обучения позволяет предсказывать результаты для новых входных данных, которые не входили в обучающий набор. 1