
물리 기반 동역학 함수와 신경망 기반 동역학 함수를 결합한 하이브리드 잠재 동역학 모델을 비지도 학습하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 사전 지식을 활용하면서도 관측 데이터와의 차이를 효과적으로 식별할 수 있다.


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물리 기반 및 신경망 기반 잠재 동역학의 비지도 학습



본 연구는 연속성과 2차 운동 법칙과 같은 물리적 귀납적 편향을 그래프 신경망에 통합하여 복잡한 N-body 시스템의 동역학을 효과적으로 모델링하는 SEGNO 프레임워크를 제안한다.



N-body 시스템의 물리적 귀납적 편향을 활용한 일반화 가능한 등가 그래프 신경망
