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- 零基础怎么学习PINN（基于物理信息的神经网络 - 知乎
然而，在实际应用中，获取大量的训练样本通常非常困难。 为了有效减少对训练样本量的依赖，Raissi等 [6-7]提出物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network, PINN）的方法。 PINN可以在少量数据甚至没有数据下通过物理方程辅助学习实现对问题解的推断。
- PINN还有研究的必要吗？ - 知乎
PINN还有研究的必要吗？ 简单说，pinn就是把偏微分方程和定解条件加到loss里面。 然后自动微分求解。 还有什么研究的？ 显示全部 关注者 1,261
- PINN还有研究的必要吗？ - 知乎
PINN并非万能的，拿流体力学仿真的问题举例，PINN无法敏锐地捕捉到流场里细微的扰动 (perturbations)，从而导致误差产生和积累。
- STICKY: PINN - An enhanced version of NOOBS. - Raspberry Pi Forums
Pinn-lite zip (38M download, the equivalent of noobs-lite) is downloadable from A full version of PINN is available at pinn zip that includes Raspbian and LibreElec There is also an image version of pinn-lite that can flashed using Balena Etcher or the Raspberry Pi Imaging Utility - Now available directly within Raspberry PI Imager
- 请问PINN怎么快速入门啊？ - 知乎
4 PINN-TI: Physical Information embedded in Neural Networks for solving ordinary differential equations with Time-varying Inputs 方法： 本文提出了一种PINN-TI模型和SSF算法，可以通过训练一次来解决不同初始值或边界条件和不同时变输入的常微分方程问题。
- 零基础怎么学习PINN（基于物理信息的神经网络 - 知乎
简述： 本文提出一种无监督的物理信息神经网络 (PINN)建模COVID-19传播。 PINN无需感染数据监督，通过最小化数学模型残差进行参数估计，结合循环神经网络，可以预测未来几周疫情情景。 该方法在数据不完整情况下为COVID-19建模提供了一种可行框架。
- 除了PINN，还有哪些方法可以将物理信息与神经网络相结合?
PINN的主要思想如图1，先构建一个输出结果为 \hat {u} 的神经网络，将其作为PDE解的代理模型，将PDE信息作为约束，编码到神经网络损失函数中进行训练。
- pinn的物理损失和数据损失不能同时收敛? - 知乎
pinn的物理损失和数据损失不能同时收敛? 有没有大佬在训练pinn的时候遇到这个问题，两个损失项单独训练的时候是收敛的，但是放到一起就不收敛了，而且是数据损失那一项不收敛，这个问题是怎么解决的… 显示全部 关注者 9
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