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一.引言:神经网络与偏微分方程
二.如何基于神经网络求解偏微分方程
1.简要概述
2.基于神经网络求解偏微分方程的三大方向
2.1数据驱动
基于cnn
基于其他网络
2.2物理约束
pinn
基于 pinn
可测量标签数据
1.基于理论指导的神经网络对地下流的深度学习
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1.基于理论指导的神经网络对地下流的深度学习
我们所说的“层的输出”是什么意思?在多类设置中,将在本实验后面的“示例:带有多层感知器的姓氏分类”一节中看到,输出向量是类数量的大小。通过这种窗口特性,卷积神经网络能够在输入中学习…
NLP-分词器:SentencePiece【参考Chinese-LLaMA-Alpaca在通用中文语料上训练的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并的代码】
如何设计神经网络的记忆功能呢?我们先了解下RNN网络是如何实现具备记忆功能的。RNN相当于将神经网络单元进行了横向连接,处理前一部分输入的RNN单元不仅有正常的模型输出,还会输出“…
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