Efficiency of machine learning optimizers and meta-optimization for nanophotonic inverse design tasks
The success of deep learning has driven the proliferation and refinement of numerous non-convex optimization algorithms. Despite this growing array of options, the field of nanophotonic inverse design continues to rely heavily on quasi-Newton optimizers such as L-BFGS and basic momentum-based method...
Uloženo v:
| Vydáno v: | APL machine learning Ročník 3; číslo 1; s. 016101 - 016101-13 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
AIP Publishing LLC
01.03.2025
|
| ISSN: | 2770-9019, 2770-9019 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!