Svelare il pattern di progettazione delle reti neurali informate dalla fisica Parte 07
Pattern delle reti neurali fisicamente informate Parte 07
Active learning per addestrare in modo efficiente PINN parametrici
Benvenuti al settimo post di questo blog, dove continuiamo il nostro emozionante viaggio nell’esplorazione dei pattern di progettazione delle reti neurali informate dalla fisica (PINN)🙌
In questo blog, daremo uno sguardo più da vicino a un articolo che introduce l’active learning a PINN. Come al solito, esamineremo l’articolo attraverso la lente del pattern di progettazione: inizieremo con il problema target, seguito dall’introduzione del metodo proposto. Dopo di che, discuteremo la procedura di valutazione e i vantaggi/svantaggi del metodo proposto. Infine, concluderemo il blog esplorando future opportunità.
Man mano che questa serie continua ad espandersi, la raccolta di pattern di progettazione di PINN diventa sempre più ricca! Ecco un’anteprima di ciò che ti aspetta:
Pattern di progettazione di PINN 01: Ottimizzazione della distribuzione dei punti residuali
- Hacking della funzione JSON_ARRAYAGG di MySQL per creare dimensioni dinamiche e multi-valore
- Gli autori si uniscono contro le aziende di intelligenza artificiale cercano rispetto e pagamento per il lavoro con copyright
- Ingegnere dei dati vs Scienziato dei dati Quale carriera scegliere?
Pattern di progettazione di PINN 02: Espansione dinamica dell’intervallo di soluzione
Pattern di progettazione di PINN 03: Addestramento di PINN con gradient boosting
Pattern di progettazione di PINN 04: Apprendimento di PINN potenziato dal gradiente
Pattern di progettazione di PINN 05: Ottimizzazione automatica degli iperparametri
Pattern di progettazione di PINN 06: Addestramento causale di PINN
Immergiamoci!
1. Panoramica dell’articolo 🔍
- Titolo: Addestramento attivo di reti neurali informate dalla fisica per aggregare e interpolare soluzioni parametriche alle equazioni di Navier-Stokes
- Autori: C. A., Arthurs, A. P. King
- Istituti: King’s College London
- Link: Journal of Computational Physics
2. Pattern di progettazione 🎨
2.1 Problema 🎯
Uno dei principali utilizzi di PINN è quello di sostituire simulazioni numeriche ad alta fedeltà e a lunga durata (ad esempio, simulazioni FEM per la dinamica strutturale). Grazie alle forti regolarizzazioni imposte dalle equazioni differenziali governanti conosciute (rappresentate come termine di perdita aggiuntivo), l’addestramento di PINN richiede tipicamente solo dati minimi raccolti da poche esecuzioni di simulazione.
