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RESEARCH · CL_18319 · May 5 · 08:45

研究人员推进物理信息神经网络以进行复杂科学建模

研究人员开发了新颖的物理信息神经网络（PINNs）来解决复杂的微分方程。一种方法，伪微分增强PINNs，利用傅里叶变换实现更快、更有效的训练，提高保真度并处理分数阶导数。另一种方法，元逆PINNs，将逆向建模重新表述为元学习问题，以提高高维常微分方程的样本效率和泛化能力，并在药代动力学模型中取得了成功。