Multi-fidelity DNNs : 多精度深度神经网络
这篇文章介绍一种用来拟合多精度数据的神经网络。 在科学计算中，低精度的数据往往是廉价的、大量的；高精度数据则不同，他们是昂贵的、少量的，所以如何充分利用不同精度的数据来得到更加 precise 的结果便是一个需要解决的问题。这里我们利用神经网络给出了一个回答。基本思想想法很简单。假定 {xi,yi}i=1Nl\{x_i,y_i\}_{i=1}^{N_l}{xi,yi}i=1Nl 是我们有的低精度数据，其中 xix_ixi 是输入变量， yiy_iyi 是预测变量； {xi,yi}i=
