フーリエニューラルオペレーター（FNO）は、偏微分方程式（PDE）を解いたり、関数空間間のマッピングを学習したりするために設計された機械学習モデルの一種です。フーリエ変換を取り入れることで、グローバルな依存関係を効率的に捉え、ニューラルオペレーターを拡張しています。点ごとの近似で動作する従来の深層学習モデルとは異なり、FNOは周波数領域で動作するため、複雑な空間パターンを含む問題に対して非常に効率的です。
Fourier Neural Operators