Please use this identifier to cite or link to this item: https://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/18602
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 3.0 United States*
dc.contributor.authorIvanović, Miloš-
dc.date.accessioned2023-07-12T19:50:35Z-
dc.date.available2023-07-12T19:50:35Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.isbn978-86-6009-096-8en_US
dc.identifier.urihttps://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/18602-
dc.description.abstractNeuronske mreže podržane fizičkim zakonima (Physics-Informed Neural Networks - PINN) ili na srpskom jeziku NMPFZ su tip univerzalnih funkcija aproksimacije koje mogu da se treniraju tako da usvoje poznavanje bilo kog fizičkog zakona koji se može opisati parcijalnim diferencijalnim jednačinama, a koji važi u određenom prostorno-vremenskom domenu. Obuka ovog tipa neuronskih mreža se postavlja na taj način da poštuje simetrije, invarijantnost ili održavanje principa koji počivaju na fizičkim zakonima iskazanim u obliku parcijalnih diferencijalnih jednačina.Obične duboke neuronske mreže nisu dovoljno robusne u većini slučajeva kada se vezuju za matematički iskazane zakone u biologiji, mehanici, elektrotehnici, itd. S druge strane, kod NMPFZ mreža, prethodno znanje opštih fizičkih zakona se u procesu treniranja neuronskih mreža postavlja kao regularizacioni agent koji ograničava prostor dozvoljenih rešenja, što povećava tačnost aproksimirane funkcije. Na ovaj način, ugrađivanjem fizič kih zakona opisanih parcijalnim diferencijalnim jednačinama u neuronsku mrežu dobijamo poboljšanje, što olakšava algoritmu učenja da dobije što tačnije rešenje i da dobro generalizuje, čak i sa veoma malom količinom tzv. kolokacionih tačaka.en_US
dc.language.isosren_US
dc.publisherPrirodno-matematički fakultet Kragujevacen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/*
dc.titleNeuronske mreže podržane fizičkim zakonima - Praktikumen_US
dc.title.alternativeĆirilično i latinično izdanjeen_US
dc.typebooken_US
dc.description.versionPublisheden_US
dc.type.versionPublishedVersionen_US
Appears in Collections:Faculty of Science, Kragujevac

Page views(s)

420

Downloads(s)

247

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
pinn-skripta.pdf4.7 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
pinn-skripta-lat.pdf4.66 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons