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==Définition==
==Définition==
Algorithmes d'apprentissage automatique qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'entraînement.  
[[Réseau neuronal]] qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'entraînement.  


== Compléments ==
== Compléments ==
Par exemple un réseau neuronal guidé par la physique 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'' 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==
==Français==

Version du 23 septembre 2025 à 14:45

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 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

Anglais

theory-informed neural network

Sources

Réseaux neuronaux guidés par la théorie

Dillon et Spannowsky (2025) Theory-informed neural network

Physics-informed neural network