Réseaux Neuronaux de Précision Machine pour les Dynamiques Multiéchelles

Aperçu

Découvrez comment les réseaux neuronaux à plusieurs étapes peuvent atteindre une précision de machine pour les problèmes scientifiques, surmontant les limitations traditionnelles d'exactitude et traitant le biais spectral dans les dynamiques multiscalaires et la dynamique des fluides.

Programme

• Introduction aux réseaux neuronaux
Aperçu des architectures de réseaux neuronaux
Comprendre l'entraînement et l'optimisation des réseaux neuronaux
Limites des réseaux neuronaux traditionnels dans les problèmes scientifiques
• Fondamentaux de la dynamique multi-échelle
Définitions et caractéristiques des problèmes multi-échelles
Défis en dynamique des fluides et biais spectral
• Concepts de précision machine
Atteindre la précision machine dans les réseaux neuronaux
Métriques de précision et méthodes d'évaluation
• Réseaux neuronaux multi-étapes
Architecture et conception des réseaux multi-étapes
Techniques d'entraînement pour les structures multi-étapes
Études de cas : applications dans la dynamique multi-échelle et des fluides
• Surmonter le biais spectral
Comprendre et identifier le biais spectral
Techniques pour atténuer le biais spectral dans les réseaux neuronaux
• Techniques d'optimisation de la précision
Algorithmes d'optimisation avancés
Techniques pour augmenter la précision numérique dans les réseaux
Comparaison des techniques de précision dans les problèmes scientifiques
• Études de cas et applications
Applications réelles en dynamique des fluides
Exploration des solutions de dynamique multi-échelle
Analyse des résultats et réalisations en précision machine
• Atelier pratique
Session pratique : construction d'un réseau multi-étapes
Analyse de performance : évaluation de la précision machine sur des cas tests
• Sujets avancés (facultatif)
Progrès récents dans les réseaux neuronaux pour le calcul scientifique
Directions futures dans les réseaux à précision machine
• Conclusion
Récapitulatif des concepts clés
Tendances émergentes et pistes d'apprentissage continu dans les réseaux neuronaux pour les applications scientifiques

Sujets

Informatique