I detta dokument introduceras ett nytt ramverk för att lära sig datavetenskapsmodeller genom att använda den vetenskapliga kunskapen kodad i fysikbaserade modeller. Detta ramverk, som kallas fysikstyrda neurala nätverk (PGNN), utnyttjar resultatet av fysikbaserade modellsimuleringar tillsammans med observationsfunktioner för att generera förutsägelser med hjälp av en neural nätverksarkitektur. Vidare presenterar vi en ny klass av lärande mål för utbildning neurala nätverk, vilket säkerställer att modellen förutsägelser inte bara visar lägre fel på träningsdata men också överensstämmer med den kända fysiken. Vi illustrerar effektiviteten av PGNN för problemet med sjötemperaturmodellering, där fysiska relationer mellan temperatur, densitet och vattendjup används för att lära sig neurala nätverksmodellers parametrar. Genom att använda vetenskaplig kunskap för att vägleda uppbyggnad och lärande av neurala nätverk, kan vi visa att det föreslagna ramverket säkerställer bättre generalisering samt fysisk konsekvens av resultat.
Nyligen, Karpatne et al., föreslå en fysisk-styrd neurala nätverk (PGNN) att modellera den sjötemperatur som utnyttjar utgången av fysiskt system för att generera förutsägelse med hjälp av en flerskikts perceptron REF.
Physics-guided Neural Networks (PGNN): An Application in Lake Temperature Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}