电子书《Physics-based Deep Learning》基于物理的深度学习书籍(v0.2版)👋O网页链接本文档包含了与物理模拟背景下深度学习相关的一切内容的实用和全面介绍。尽可能地,所有主题都附有Jupyter notebook形式的实践代码示例,以便快速入门。除了标准的从数据中进行监督学习,我们还将探讨物理损失约束、与可微分模拟更紧密耦合...
视频地址: Physics-Informed Deep learning(物理信息深度学习) 拿斧子的白熊 粉丝:33文章:2 关注前5分钟的引入要记一下,关于pinn和数值计算的有点。 15:00inductive bias 这里没看懂是什么意思。通过设计特殊的神经网络,让网络满足硬的边界条件。比如迪利克雷条件和周期条件。 流场 能推出压力场吗 数据计...
Fig. 1. Proposed hybrid prognostics framework fusing physics-based and deep learning models. Given the system dynamics and sensor readings, we perform the calibration of the system model to estimate unobservable model parameters θˆ that encode the health condition of the system components. These ...
1月25日,南京理工大学光电信息科学与工程学院左超教授,陈钱教授,冯世杰副教授,胡岩副教授,香港大学电气电子工程系林彥民教授等组成的团队,在期刊 Opto-Electronic Advances 发表题为 Physics-informed deep learning for fringe pattern analysis 的论文。
Latent-space Physics: Towards Learning the Temporal Evolution of Fluid Flow , Project:https://ge.in.tum.de/publications/latent-space-physics/ A Multi-Pass GAN for Fluid Flow Super-Resolution , PDF:https://ge.in.tum.de/publications/2019-multi-pass-gan/ ...
Job Opening: Deep Learning Scientist PhysicsAI is developing novel real-time machine perception technologies using deep neural networks for applications including: robotics, autonomous vehicles, intelligent sensors, and optimal control. The US Army and DARPA are major … ...
Physics-based Models 先前的基于物理的工作对需要长期规划的动作和高动态的动作(如后空翻)效果较差。DeepMimic相对先前工作主要的优点还是泛化性比较强,提出的框架不需要基于某一模型。 RL 简要讲了一些用于运动的强化和逆强化的算法 Motion Imitation 这一段也没什么重要内容,通过对比稍微预告了一下自己的RSI和Early ...
这本书的名字Physics-based Deep Learning，基于物理的深度学习，表示“物理建模和数值模拟”与“基于人工神经网络的方法”的组合。目的是利用强大的数值技术上，并在任何可能的地方使用这些技术。因此，本书的一个中心目标是，协调以数据为中心的观点与物理模拟之间的关系。由此产生的新方法具有巨大的潜力，可以改进传统...
Github正在快速加星的Physics-based Deep Learning新书,“基于物理的深度学习”(PBDL),即物理建模和深度学
This digital book contains a practical and comprehensive introduction of everything related to deep learning in the context of physical simulations. As much as possible, all topics come with hands-on code examples in the form of Jupyter notebooks to quickly get started. Beyond standard supervised ...