Как улучшить сходимость в физически-информированных нейронных сетях
Physics-Informed Machine Learning — одно из перспективных направлений в ML. Здесь ключевую роль играют физически-информированные нейронные сети (Physics-Informed Neural Networks, PINNs). Однако процесс их обучения сопряжён с рядом трудностей. В этой статье кратко обсудим, как можно решить эти проблемы и повысить эффективность обучения PINNs.Классическая постановка задачи для PINNsPhysics-Informed Neural Networks
Больше данных — ровнее ландшафт нейросетей
Представьте себе, что обучение нейросети – это путешествие по пересечённой местности, где высота рельефа соответствует величине функции потерь
