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【AI/ML+物理学 第三部分:设计架构 [物理信息机器学习】【中字】
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Steve Brunton·Physics Informed Machine Learning https://www.youtube.com/watch?v=fiX8c-4K0-Q 这个视频讨论了机器学习过程的第三阶段:选择一个架构来表示模型。它包括新的架构,如UNets、ResNets、SINDy、PINNs、操作网络,以及通过自定义等变层来整合物理学,比如已知的对称性。关键章节包括架构概述、定义函数空间、物理学相关架构的案例研究,以及对ResNets、UNets和其他神经网络的讨论。还探讨了不变性和等变性。
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