« Réseau neuronal guidé par la théorie » : différence entre les versions
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Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois | 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 de la physique prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. En mécanique des fluides, un réseau neuronal guidé par la théorie est entraîné à partir de données ou de paramètres d'entrée qui reproduisent en sortie le comportement d'une équation de Navier-Stokes. L'utilisation de telles contraintes 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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==Sources== | ==Sources== | ||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_de_neurones_inform%C3%A9s_par_la_physique Wikipedia Réseaux neuronaux guidés par la théorie] | [https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_de_neurones_inform%C3%A9s_par_la_physique Wikipedia - Réseaux neuronaux guidés par la théorie] | ||
[https://arxiv.org/abs/2507.13447. Dillon et Spannowsky (2025) | [https://arxiv.org/abs/2507.13447. Dillon et Spannowsky (2025) - Theory-informed neural network] | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Wikipedia Physics-informed neural network] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Wikipedia - Physics-informed neural network] | ||
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Dernière version du 25 septembre 2025 à 17:07
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 de la physique prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. En mécanique des fluides, un réseau neuronal guidé par la théorie est entraîné à partir de données ou de paramètres d'entrée qui reproduisent en sortie le comportement d'une équation de Navier-Stokes. L'utilisation de telles contraintes 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 de neurones guidé par la théorie
réseau de neurones informé par la théorie
RNGT
RNIT
Anglais
theory-informed neural network
TTN
Sources
Wikipedia - Réseaux neuronaux guidés par la théorie
Dillon et Spannowsky (2025) - Theory-informed neural network
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
