Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: PETScML - Lösungsverfahren zweiter Ordnung für das Training von Regressionsaufgaben in Scientific Machine Learning

PETScML ist ein leichtgewichtiges Softwareframework, das neuronale Netze mit konventionellen Lösungsverfahren für unrestringierte Optimierung verbindet, um die Generalisierungsfehler bei Regressionsaufgaben in Scientific Machine Learning-Anwendungen zu verbessern.