• 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

Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong | Chris Rackauckas | JuliaHEP 2023 скачать в хорошем качестве

Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong | Chris Rackauckas | JuliaHEP 2023 2 года 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...
Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong | Chris Rackauckas | JuliaHEP 2023
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong | Chris Rackauckas | JuliaHEP 2023 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong | Chris Rackauckas | JuliaHEP 2023 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 Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong | Chris Rackauckas | JuliaHEP 2023 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



Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong | Chris Rackauckas | JuliaHEP 2023

Title: Automatic Differentiation and SciML: What Can Go Wrong, and What to Do About It? Scientific machine learning (SciML) through differentiable simulation is a method that is faster and more robust than techniques like physics-informed neural networks (PINNs), neural operators, and other techniques. However, doing differentiable simulation correctly requires a deep understanding of automatic differentiation and the numerical properties of simulation. In this talk, we dive deep into the numerical stability of derivatives of simulation processes, showing how naive applications of differentiable programming can give surprisingly incorrect results, and how one may need to modify simulations in order to perform robust automated model discovery and calibration. Originally part of the JuliaHEP 2023 Workshop at the ECAP (Erlangen Centre for Astroparticle Physics), https://indico.cern.ch/event/1292759/ Bio: Dr. Chris Rackauckas is the VP of Modeling and Simulation at JuliaHub, the Director of Scientific Research at Pumas-AI, Co-PI of the Julia Lab at MIT, and the lead developer of the SciML Open Source Software Organization. For his work in mechanistic machine learning, his work is credited for the 15,000x acceleration of NASA Launch Services simulations and recently demonstrated a 60x-570x acceleration over Modelica tools in HVAC simulation, earning Chris the US Air Force Artificial Intelligence Accelerator Scientific Excellence Award. See more at https://chrisrackauckas.com/. He is the lead developer of the Pumas project and has received a top presentation award at every ACoP in the last 3 years for improving methods for uncertainty quantification, automated GPU acceleration of nonlinear mixed effects modeling (NLME), and machine learning assisted construction of NLME models with DeepNLME. For these achievements, Chris received the Emerging Scientist award from ISoP. Resources Example presented by Chris Rackauckas on Discourse: https://discourse.julialang.org/t/doe... Contents 0:00:00 Welcome 0:00:45 Content outline 0:01:50 Prologue: Why do differentiable simulation? 0:02:32 Universal Approximation Theorem 0:06:00 UODE example 1: infection model 0:15:50 Why neural networks vs other universal approximators 0:20:36 UODE example 2: learning binary black hole dynamics from LIGO data 0:22:50 UODE example 3: diffusion-advection process in a chemical reactor system 0:28:40 Scientific machine learning digital twins 0:32:46 Does scientific machine learning require differentiation of the simulator? 0:33:03 UODE example 4: ocean columns for climate models 0:39:16 Integral control to prevent solution drift 0:41:20 Differentiation of solvers and automatic differentiation 0:55:40 Three steps to summarize the solution process 1:02:16 Why adjoints by reversing is unconditionally unstable 1:08:30 What is automatic differentiation and how does it help? 1:09:02 Worked example of automatic differentiation (see in Resource cathegory for a link) 1:12:32 Dual numbers and automatic differentiation 1:20:58 What does automatic differentiation of an ODE solver give you? 1:31:40 When automatic differentiation gives numerically incorrect answers 1:35:42 Benefits of adaptivity 1:48:14 Other cases where automatic differentiation can fail (e.g., chaotic systems) 1:57:33 SciML common interface for Julia equation solvers 2:02:50 Returning to binary black hole dynamics as a worked example of successful SciML 2:08:11 Methods to improve the fitting process and pitfalls of single shooting 2:15:45 Multiple shooting and collocation 2:24:17 Neural network architectures in ODEs 2:35:11 Other methods that ignore derivative issues and future directions 2:45:23 Reservoir computing 2:47:52 Final comments and questions S/O to https://github.com/agchesebro for the video timestamps! Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/JuliaCommunity/You... Interested in improving the auto generated captions? Get involved here: https://github.com/JuliaCommunity/You...

Comments
  • Крис Ракаукас — NonlinearSolve.jl: Эффективное нахождение корней и алгебраические уравнения в Julia 2 года назад
    Крис Ракаукас — NonlinearSolve.jl: Эффективное нахождение корней и алгебраические уравнения в Julia
    Опубликовано: 2 года назад
  • The Simple Essence of Automatic Differentiation - Conal Elliott 7 лет назад
    The Simple Essence of Automatic Differentiation - Conal Elliott
    Опубликовано: 7 лет назад
  • SciML: Scientific Computing + Machine Learning = Industrial Modeling for Engineers 1 год назад
    SciML: Scientific Computing + Machine Learning = Industrial Modeling for Engineers
    Опубликовано: 1 год назад
  • What is Automatic Differentiation? 5 лет назад
    What is Automatic Differentiation?
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Something Strange Happens When You Trust Quantum Mechanics 9 месяцев назад
    Something Strange Happens When You Trust Quantum Mechanics
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • The Special Math of Translating Theory to Software In Differential Eqs | Chris Rackauckas | ASE60 2 года назад
    The Special Math of Translating Theory to Software In Differential Eqs | Chris Rackauckas | ASE60
    Опубликовано: 2 года назад
  • Data-driven model discovery:  Targeted use of deep neural networks for physics and engineering 4 года назад
    Data-driven model discovery: Targeted use of deep neural networks for physics and engineering
    Опубликовано: 4 года назад
  • Глава Neuralink: чип в мозге заменит вам телефон 20 часов назад
    Глава Neuralink: чип в мозге заменит вам телефон
    Опубликовано: 20 часов назад
  • [08x12] Intro to SciML 2 года назад
    [08x12] Intro to SciML
    Опубликовано: 2 года назад
  • Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики] 1 год назад
    Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Keynote: Scientific Machine Learning Through Symbolic Numerics | Chris Rackauckas | JuliaCon 2023 2 года назад
    Keynote: Scientific Machine Learning Through Symbolic Numerics | Chris Rackauckas | JuliaCon 2023
    Опубликовано: 2 года назад
  • Intuition behind reverse mode algorithmic differentiation (AD) 7 лет назад
    Intuition behind reverse mode algorithmic differentiation (AD)
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Знакомство со сленгом: автоматическое различение 2 месяца назад
    Знакомство со сленгом: автоматическое различение
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Tim Besard - GPU Programming in Julia: What, Why and How? 2 года назад
    Tim Besard - GPU Programming in Julia: What, Why and How?
    Опубликовано: 2 года назад
  • Итоги года в беспилотии. Взгляд русского инженера. Часть 1. 21 час назад
    Итоги года в беспилотии. Взгляд русского инженера. Часть 1.
    Опубликовано: 21 час назад
  • Keynote: Dr. Stephen Wolfram | ASE60 2 года назад
    Keynote: Dr. Stephen Wolfram | ASE60
    Опубликовано: 2 года назад
  • ⚡️ Флот РФ ударил по Киеву || Зеленский предложил Путину сделку 4 часа назад
    ⚡️ Флот РФ ударил по Киеву || Зеленский предложил Путину сделку
    Опубликовано: 4 часа назад
  • There Is Something Faster Than Light 8 дней назад
    There Is Something Faster Than Light
    Опубликовано: 8 дней назад
  • String Theory in 2037 | Brian Greene & Edward Witten 7 дней назад
    String Theory in 2037 | Brian Greene & Edward Witten
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Scientific Machine Learning: Physics-Informed Neural Networks with Craig Gin 3 года назад
    Scientific Machine Learning: Physics-Informed Neural Networks with Craig Gin
    Опубликовано: 3 года назад

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