• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики] скачать в хорошем качестве

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики] 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики] в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики] или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики] в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

В этом видео рассказывается о PINN (физически обоснованных нейронных сетях). PINN — это простая модификация нейронной сети, которая добавляет уравнение в частных производных (УЧП) в функцию потерь для получения решений, удовлетворяющих известным физическим законам. Например, если мы хотим смоделировать поле потока жидкости и знаем, что оно несжимаемо, мы можем добавить дивергенцию поля в функцию потерь, чтобы приблизить её к нулю. Этот подход основан на автоматической дифференцируемости в нейронных сетях (т.е. обратном распространении ошибки) для вычисления частных производных, используемых в функции потерь УЧП. Оригинальная статья о PINN: https://www.sciencedirect.com/science... Физически обоснованные нейронные сети: фреймворк глубокого обучения для решения прямых и обратных задач, содержащих нелинейные уравнения в частных производных М. Райсси, П. Пердикарис, Г.Э. Karniadakis Журнал вычислительной физики Том 378: 686-707, 2019 Это видео подготовлено в Вашингтонском университете при финансовой поддержке компании Boeing. %%% ГЛАВЫ %%% 00:00 Введение 01:54 PINN: центральная концепция 06:38 Преимущества и недостатки 11:39 PINN и вывод 15:23 Рекомендуемые ресурсы 19:33 Расширение PINN: дробные PINN 21:40 Расширение PINN: дельта-PINN 25:33 Виды отказов 29:40 PINN и фронты Парето 31:57 Заключение

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5