PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

基本介绍

物理信息神经网络是一种基于物理系统的神经网络模型。它的设计灵感来自于神经科学和量子力学,旨在利用物理系统的特性来处理和存储信息。
传统的神经网络使用数字或模拟电子组件作为基本单元进行计算和存储。而物理信息神经网络则使用物理系统中的元件来代替传统的计算单元,例如利用光子、自旋、超导电流等作为信息的载体。
物理信息神经网络的关键特点之一是并行处理能力。由于物理系统的并行性质,可以同时处理多个信息,从而加快计算速度。此外,物理信息神经网络还具有较低的能耗和更高的能效,这是由于物理系统自身的特性所决定的。
在物理信息神经网络的实现中,可以使用不同的物理系统作为基础。例如,光子学是一种常见的选择,利用光的传播和相干性来进行信息处理。另外,自旋电子学和超导电路等也可以作为实现物理信息神经网络的平台。
物理信息神经网络的研究领域仍处于发展阶段,但已经取得了一些有趣的成果。这种新型的神经网络模型有望在信息处理、模式识别和优化等领域展现出独特的优势。然而,目前仍面临许多挑战,包括物理系统的噪声、稳定性和可扩展性等方面的问题。
总的来说,物理信息神经网络是一种利用物理系统来进行信息处理的新型神经网络模型。它结合了神经科学和物理学的思想,具有并行处理、低能耗和高能效等优势,但仍需要进一步的研究和发展来解决相关的挑战。

Python代码

导入包

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-818756.html

自定义种子,由于神经网络是随机设置初始解,这是为了使输出的每次结

到了这里,关于PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • BP神经网络理解及其MATLAB实现

    BP(Back Propagation)网络是一种 按误差逆传播 算法训练的多层前馈网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。BP能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用 最速下降法 ,通过反向传播来不断调整网络的权值

    2024年02月06日
    浏览(55)
  • 神经网络自适应PID控制及其应用

    总结来自重庆大学宋永瑞教授2022暑期校园行学术会议   目前人工智能的发展为很多领域里的研究提供了可延展性,提供了新的研究问题的思路,无人系统和人工智能正走向深度融合,无人系统里具有核心驱动作用的智能控制算法的研究成为了热点问题。 人工智能的理论深

    2024年01月21日
    浏览(47)
  • 深度学习记录--神经网络表示及其向量化

    如下图 就这个神经网络图来说,它有三层,分别是 输入层 ( Input layer ), 隐藏层 ( Hidden layer ), 输出层 ( Output layer ) 对于其他的神经网络,隐藏层可以有很多层 一般来说,不把输入层算作一个标准的层,所以这是一个 双层神经网络 对于每一层的每个节点,以logistic为例,每

    2024年02月04日
    浏览(39)
  • 可逆神经网络的研究及其在图像中应用

    一、摘要 可逆神经网络(INN)自被提出以来,就受到了广泛关注。由于其双射构造和高效可逆性,INN被用于各种推理任务,如图像隐藏、图像重缩放、图像着色、图像压缩和视频超分辨率等等。本文针对最新关于INN在图像方面应用的文献进行介绍,包括每篇文献的基本原理和个

    2024年02月06日
    浏览(38)
  • 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解

      本文总结了关于卷积神经网络(CNN)的一些基础的概念,并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解,通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络(CNN),非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容!   卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, C

    2024年02月08日
    浏览(40)
  • 数学建模:BP神经网络模型及其优化

    🔆 文章首发于我的个人博客:欢迎大佬们来逛逛 设 x 1 , x 2 , . . . , x i x_1,x_2,...,x_i x 1 ​ , x 2 ​ , ... , x i ​ 为输入变量, y y y 为输出变量, u j u_j u j ​ 为隐藏层神经元 的输出, f 为 激活函数 的映射关系。 设 v i j v_{ij} v ij ​ 为第 i i i 个输入变量与第 j j j 个隐藏层神经

    2024年02月11日
    浏览(55)
  • 机器学习及其MATLAB实现——BP神经网络

    本文章为学习MATLAB机器学习时所整理的内容,本篇文章是该系列第一篇,介绍了BP神经网络的基本原理及其MATLAB实现所需的代码,并且增加了一些个人理解的内容。 目录 人工神经网络概述 什么是人工神经网络? 人工神经元模型  神经网络可以分为哪些? BP神经网络概述 BP神

    2024年02月07日
    浏览(53)
  • 【图神经网络】GNNExplainer代码解读及其PyG实现

    接上一篇博客图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例,我们这里简单分析GNNExplainer源码,并用PyTorch Geometric手动实现。 GNNExplainer的源码地址:https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer (1)安装: 推荐使用python3.7以及创建虚拟环境: (2)训练一个GCN模型 其中EXPERIMENT_NAM

    2024年02月12日
    浏览(44)
  • 【复习】人工智能 第 8 章 人工神经网络及其应用

    因为计算牵扯到导数,所以这章难的部分不会考太难。 人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。 深度学习是神经网络的发展。 人工智能曾经历过很长一段时间的停滞不前。 浩瀚的宇宙中,也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大脑相

    2024年01月19日
    浏览(54)
  • 硬件加速器及其深度神经网络模型的性能指标理解

    现如今,深度神经网络模型和硬件加速器,如GPU、TPU等的关系可谓是“不分彼此”,随着模型参数的增加,硬件加速器成为了训练、推理深度神经网络不可或缺的一个工具,而近年来硬件加速器的发展也得益于加速人工智能模型的训练和推理。作为在人工智能领域最重要的两

    2024年02月05日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包