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Neural Networks Learning Differential Data Réseaux de neurones apprenant des données différentielles

Ryusuke MASUOKA

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Résumé:

Dans de nombreux problèmes d’apprentissage automatique, il est essentiel d’utiliser non seulement les données d’entraînement, mais également des connaissances a priori sur la façon dont le monde est contraint. Dans de nombreux cas, ces connaissances sont fournies sous forme de contraintes sur des données différentielles ou plus spécifiquement d'équations aux dérivées partielles (EDP). Les réseaux de neurones dotés de capacités d'apprentissage de données différentielles peuvent tirer parti de ces connaissances et intégrer facilement ces contraintes dans l'apprentissage des données de valeur d'entraînement. Dans cet article, nous rapportons une structure, un algorithme et les résultats d'expériences sur des réseaux de neurones apprenant des données différentielles.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.6 pp.1291-1300
Date de publication
2000/06/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Biocybernétique, Neuroinformatique

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