Forwarded from Just Xor
Physics-based Deep Learning
Это практическое руководство по применению глубокого обучения в физическом моделировании.
Вместо сухой теории — акцент на реальных задачах: каждую концепцию сопровождает интерактивный Jupyter-ноутбук, чтобы можно было сразу пробовать и понимать.
📌 Что внутри:
🔹 Физически-осмысленные функции потерь
🔹 Дифференцируемые симуляции
🔹 Диффузионные модели для генеративной физики
🔹 Обучение с подкреплением в задачах динамики
🔹 Современные архитектуры нейросетей для симуляций
🔹 Связь с научными foundation-моделями нового поколения
🧠 Это книга о том, как AI меняет подход к вычислительной науке: от классических симуляций — к гибриду машинного обучения и физики.
🌍 Идеально подойдёт исследователям, инженерам, data scientists и всем, кто работает на стыке науки и ИИ.
#DeepLearning #Physics #ScientificML #DifferentiableSimulation #AI #FoundationModels
https://arxiv.org/pdf/2109.05237
Это практическое руководство по применению глубокого обучения в физическом моделировании.
Вместо сухой теории — акцент на реальных задачах: каждую концепцию сопровождает интерактивный Jupyter-ноутбук, чтобы можно было сразу пробовать и понимать.
📌 Что внутри:
🔹 Физически-осмысленные функции потерь
🔹 Дифференцируемые симуляции
🔹 Диффузионные модели для генеративной физики
🔹 Обучение с подкреплением в задачах динамики
🔹 Современные архитектуры нейросетей для симуляций
🔹 Связь с научными foundation-моделями нового поколения
🧠 Это книга о том, как AI меняет подход к вычислительной науке: от классических симуляций — к гибриду машинного обучения и физики.
🌍 Идеально подойдёт исследователям, инженерам, data scientists и всем, кто работает на стыке науки и ИИ.
#DeepLearning #Physics #ScientificML #DifferentiableSimulation #AI #FoundationModels
https://arxiv.org/pdf/2109.05237
Это практическое руководство по применению глубокого обучения в физическом моделировании. Вместо сухой теории — акцент на реальных задачах: каждую концепцию сопровождает интерактивный Jupyter-ноутбук, чтобы можно было сразу пробовать и понимать.
📌 Что внутри:
🔹 Физически-осмысленные функции потерь
🔹 Дифференцируемые симуляции
🔹 Диффузионные модели для генеративной физики
🔹 Обучение с подкреплением в задачах динамики
🔹 Современные архитектуры нейросетей для симуляций
🔹 Связь с научными foundation-моделями нового поколения
🧠 Это книга о том, как AI меняет подход к вычислительной науке: от классических симуляций — к гибриду машинного обучения и физики.
🌍 Идеально подойдёт исследователям, инженерам, data scientists и всем, кто работает на стыке науки и ИИ.
#DeepLearning #Physics #ScientificML #DifferentiableSimulation #AI #FoundationModels
📚 Книга
@machinelearning_books
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM