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== Compléments ==
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Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network)'' 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.


==Français==
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'''réseau neuronal informé par la théorie'''
'''réseau neuronal informé par la théorie'''
'''RNGT'''
'''RNIT'''


==Anglais==
==Anglais==
'''theory-informed neural network'''
'''theory-informed neural network'''
'''TTN'''


==Sources==
==Sources==

Version du 23 septembre 2025 à 14:50

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

Dillon et Spannowsky (2025) Theory-informed neural network

Wikipedia Physics-informed neural network