Роман Дерунец | Аппроксимируем аппроксимацию или решение диффуров нейронками

Спикер: Роман Дерунец Название доклада: “Аппроксимируем аппроксимацию или решение диффуров нейронками“ Описание доклада: Задачи, основанные на дифференциальных уравнениях в частных производных (т.е. реальные физические системы) решаются сложными вычислительными методами за большое время на суперкомпьютерах. Использование машинного обучения для ускорения решения могло бы принести много пользы в научных исследованиях и инженерии. В данном докладе рассматриваются актуальные нейросетевые подходы к решению дифференциальных уравнений в частных производных, с фокусом на physics-informed neural networks, их улучшения и модификации. Ссылка на мероприятие: Ссылка на трек: Наши соц.сети: Telegram: Вконтакте: Канал с вакансиями в telegram: Канал с вакансиями в matrix: #/#jobs-list: