因此,Sora模型的出现标志着深度学习领域进入了一个新的发展阶段。 在这个阶段,我们不仅关注模型的技术性能,更重视模型对世界的理解和模拟,以及模型在现实世界中的应用潜力。 在这个阶段,我们需要深入理解和探索深度学习的原理和技术,同时也需要关注和应对模型在应用中可能遇到的挑战和问题,如模型的训练成本、模型的可解...
关于故障诊断未来的研究方向 | (1)知识驱动与数据驱动融合的深度学习PHM理论方法研究。将领域知识以及物理模型形成约束融入深度学习之中,有助于提高模型的普适性与鲁棒性。 近年来,内嵌物理知识的神经网络PINN将物理偏微分方程嵌入神经网络中进行学习求解,有效提高了模型的泛化能力,保证了模型所学特征符合物理规律,弥补...