« Réseau neuronal guidé par la théorie » : différence entre les versions
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Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine. | Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux [[données d'entraînement]]. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'[[apprentissage]] du [[modèle]] pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine. | ||
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Version du 23 septembre 2025 à 14:52
Définition
Réseau neuronal qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'entraînement.
Compléments
Par exemple un réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN) incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.
Français
réseau neuronal guidé par la théorie
réseau neuronal informé par la théorie
RNGT
RNIT
Anglais
theory-informed neural network
TTN
Sources
Wikipedia Réseaux neuronaux guidés par la théorie
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
