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此外,聚力额定的物理常识还能在存在含噪丈量数据的情况下对猜测解进行正则化处理,聚力然后使PINN能够依据真实的底子信号进行学习,而不是对含噪数据过拟合。结构力学,通沃经过将弹性方程和结构动力学方程等操控物理规律直接嵌入丢失函数中,求解正逆问题。

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PINN于2017年初次推出,派芳现在有许多变体,派芳其间包含:贝叶斯PINN(BPINN),它们运用贝叶斯结构支撑不确定性量化变分PINN(VPINN),它们将PDE的弱办法归入丢失函数中一阶公式化PINN(FO-PINN),它们在求解高阶PDE时比规范PINN更快、更精确此外,PINN还可与不同神经网络架构结合运用,如图神经网络(GNN)、傅里叶神经算子(FNO)、深度算子网络(DeepONet)等,然后产生了出这些架构的所谓物理信息版别。因为物理信息项并不核算猜测值与方针值之间的差错,华创因而能够将此项视为无监督丢失项,华创也就是说,能够运用域中的任何点对网络进行练习,即便没有在这些点上的丈量值也是如此。PINN运用物理原理辅导学习进程,业社可削减对很多数据集的依靠,在传统解析解不可行或数据匮乏的情况下特别有用。

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)经过归入额定的物理丢失项,规划共创PINN在存在含噪丈量值和无丈量数据情况下的猜测作用优于传统神经网络。运用DeepLearningToolbox中的trainnet函数练习的原始神经网络会过拟合含噪丈量值,大赛在t超出可用规模时体现欠安

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