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NVIDIA SIMNET 介绍
NVIDIA SimNet 是一个物理信息神经网络（ PINN ）工具包，面向工程师、科学家、学生和研究人员，他们正在开始使用人工智能驱动的物理模拟。
神经网络
作者小头像 jaaaaack丶666 2021-11-16 14:06:22
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2021-11-16 14:06:22
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人工智能与规则模型的结合
Harnessing Deep Neural Networks with Logic Ruleshttps://arxiv.org/abs/1603.06318 问题背景数据驱动的深度学习方法给人工智能的各个方向带来了巨大的变化，但这种方法依赖大量的标签数据且具有可解释性差、难训练等问题。事实上，人类的行为表明，人类的学习不仅来源于具体的例子，还来源于不同形式的通用知识和丰富的经验。逻辑规则...
神经网络
作者小头像 jaaaaack丶666 2021-09-29 19:27:19
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2021-09-29 19:27:19
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用领域知识让神经网络进行不带标签的监督学习
在许多机器学习应用中，带标签的数据数量稀少，要获得更多的标签造价昂贵。我们引入了一种新的神经网络监督学习方法，不是直接给出输入-输出对的直接示例，而是指定在输出空间上能够成立的约束。这些约束来源于先前的特定领域知识（domain knowledge），如已知物理定律。我们展示了这种方法在真实世界和模拟计算机视觉任务上的有效性。使用这种方法，我们在没有任何带标签的训练样本的情况下，成功训练了一个卷积
神经网络
作者小头像 jaaaaack丶666 2021-06-30 17:36:02
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2021-06-30 17:36:02
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物理神经网络（PINN）解读
基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过程中施加了物理信息约束，因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。本文主要解析这种神经网络以及相关应用
人工智能 神经网络
作者小头像 jaaaaack丶666 2021-04-29 17:28:30
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2021-04-29 17:28:30
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