Scientific Machine Learning: Physics-Informed Neural Networks with Craig Gin

Нейронные ОДУ (НОДУ) [Машинное обучение с учетом физики]

Data-driven model discovery: Targeted use of deep neural networks for physics and engineering

Глубокие операторские сети (DeepONet) [Машинное обучение с учетом физики]

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Physics Informed Machine Learning: High Level Overview of AI and ML in Science and Engineering

Владислав Калинин | Универсальный комплекс Physics-informed neural networks

Masterclass: Aligning GenAI and LLM Research with Industry Reality | Dr Jasmin Jahić

An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Самый важный алгоритм в машинном обучении

MIT Introduction to Deep Learning (2023) | 6.S191

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Лагранжева нейронная сеть (LNN) [Машинное обучение с учетом физики]

Нейронные сети на основе физики для механики жидкости

DDPS | "When and why physics-informed neural networks fail to train" by Paris Perdikaris

Задача из вступительных Стэнфорда

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Rethinking Physics Informed Neural Networks [NeurIPS'21]

Physics-Informed Neural Networks (PINNs) - An Introduction - Ben Moseley | Jousef Murad