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insight - Physikbasierte maschinelle Lernmodelle
Datengesteuerte Erkennung von Änderungspunkten in PDEs mit online optimierten physikbasierten neuronalen Netzen
Die Methode CP-PINNs ermöglicht die gleichzeitige Erkennung von Änderungspunkten und Schätzung unbekannter Parameter in der Dynamik partieller Differentialgleichungen basierend auf beobachteten Daten.
Ensemble-Lernen für physikbasierte neuronale Netze: Ein Gradientenboost-Ansatz
Durch den Einsatz einer Sequenz von neuronalen Netzen anstelle eines einzelnen Netzes kann die Leistung von physikbasierten neuronalen Netzen (PINNs) deutlich verbessert werden, insbesondere bei der Lösung von Problemen mit Singularitäten und Mehrskalen-Phänomenen.
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